cs.NA」カテゴリーアーカイブ

On the latent dimension of deep autoencoders for reduced order modeling of PDEs parametrized by random fields

要約 深層学習は、偏微分方程式 (PDE) の次数低減モデル (ROM) の設計 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | On the latent dimension of deep autoencoders for reduced order modeling of PDEs parametrized by random fields はコメントを受け付けていません

Lattice Approximations in Wasserstein Space

要約 $\mathbb{ のスケーリングされたボロノイ分割に基づく離散定数測度お … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Lattice Approximations in Wasserstein Space はコメントを受け付けていません

Improving Pseudo-Time Stepping Convergence for CFD Simulations With Neural Networks

要約 ナビエ・ストークス方程式で記述される粘性流体の数値流体力学 (CFD) シ … 続きを読む

カテゴリー: 35Q30, 65H10, 65N12, 65N22, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Improving Pseudo-Time Stepping Convergence for CFD Simulations With Neural Networks はコメントを受け付けていません

Coarse-Graining Hamiltonian Systems Using WSINDy

要約 Weak-form Sparse Identification of No … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.NA, math.DS, math.NA, physics.comp-ph, stat.ML | Coarse-Graining Hamiltonian Systems Using WSINDy はコメントを受け付けていません

A Structured Matrix Method for Nonequispaced Neural Operators

要約 PDE の解の学習に広く使用されている多くのニューラル演算子の計算効率は、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | A Structured Matrix Method for Nonequispaced Neural Operators はコメントを受け付けていません

Sampling via Gradient Flows in the Space of Probability Measures

要約 未知の正規化定数を使用してターゲットの確率分布をサンプリングすることは、計 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, stat.ML | Sampling via Gradient Flows in the Space of Probability Measures はコメントを受け付けていません

Time-Series Forecasting: Unleashing Long-Term Dependencies with Fractionally Differenced Data

要約 この研究では、分数差分 (FD) の力を活用して、時系列データの短期および … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.TH | Time-Series Forecasting: Unleashing Long-Term Dependencies with Fractionally Differenced Data はコメントを受け付けていません

Condition numbers in multiview geometry, instability in relative pose estimation, and RANSAC

要約 この論文では、計算代数とリーマン幾何学のツールを使用して、多視点幾何学にお … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.NA, math.NA | Condition numbers in multiview geometry, instability in relative pose estimation, and RANSAC はコメントを受け付けていません

Learning to Relax: Setting Solver Parameters Across a Sequence of Linear System Instances

要約 連立一次方程式$Ax=b$の解法は科学計算の基本であり、数多くのソルバーや … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Learning to Relax: Setting Solver Parameters Across a Sequence of Linear System Instances はコメントを受け付けていません

Goal-oriented Uncertainty Quantification for Inverse Problems via Variational Encoder-Decoder Networks

要約 この研究では、変分エンコーダ デコーダ (VED) ネットワークを使用して … 続きを読む

カテゴリー: 15A29, 6208, 68U07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Goal-oriented Uncertainty Quantification for Inverse Problems via Variational Encoder-Decoder Networks はコメントを受け付けていません