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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
Lattice Approximations in Wasserstein Space
要約 $\mathbb{ のスケーリングされたボロノイ分割に基づく離散定数測度お … 続きを読む
Improving Pseudo-Time Stepping Convergence for CFD Simulations With Neural Networks
要約 ナビエ・ストークス方程式で記述される粘性流体の数値流体力学 (CFD) シ … 続きを読む
Coarse-Graining Hamiltonian Systems Using WSINDy
要約 Weak-form Sparse Identification of No … 続きを読む
A Structured Matrix Method for Nonequispaced Neural Operators
要約 PDE の解の学習に広く使用されている多くのニューラル演算子の計算効率は、 … 続きを読む
Sampling via Gradient Flows in the Space of Probability Measures
要約 未知の正規化定数を使用してターゲットの確率分布をサンプリングすることは、計 … 続きを読む
Time-Series Forecasting: Unleashing Long-Term Dependencies with Fractionally Differenced Data
要約 この研究では、分数差分 (FD) の力を活用して、時系列データの短期および … 続きを読む
Condition numbers in multiview geometry, instability in relative pose estimation, and RANSAC
要約 この論文では、計算代数とリーマン幾何学のツールを使用して、多視点幾何学にお … 続きを読む
Learning to Relax: Setting Solver Parameters Across a Sequence of Linear System Instances
要約 連立一次方程式$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
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