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Generating synthetic data for neural operators
要約 最近の文献には、現在の数値ソルバーでは到達できない偏微分方程式(PDE)の … 続きを読む
Approximating Numerical Flux by Fourier Neural Operators for the Hyperbolic Conservation Laws
要約 PDEを数値的に解くための古典的な数値スキームが存在し、最近ではニューラル … 続きを読む
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Tensor PCA from basis in tensor space
要約 この論文の目的は、テンソル PCA の数学的枠組みを提示することです。 提 … 続きを読む
Operator learning for hyperbolic partial differential equations
要約 入出力トレーニングペアから 2 つの変数の双曲線偏微分方程式 (PDE) … 続きを読む
Learning robust marking policies for adaptive mesh refinement
要約 この作業では、標準の適応有限要素法 (AFEM) で行われるマーキングの決 … 続きを読む
Solving PDE-constrained Control Problems Using Operator Learning
要約 複雑な物理システムのモデリングと制御は、現実世界の問題において不可欠です。 … 続きを読む
A Mathematical Guide to Operator Learning
要約 演算子学習は、基礎となる力学システムまたは偏微分方程式 (PDE) の特性 … 続きを読む
Automating the Design of Multigrid Methods with Evolutionary Program Synthesis
要約 最も基本的な自然法則の多くは、偏微分方程式 (PDE) として定式化できま … 続きを読む
PhysRFANet: Physics-Guided Neural Network for Real-Time Prediction of Thermal Effect During Radiofrequency Ablation Treatment
要約 高周波アブレーション (RFA) は、固形腫瘍をアブレーションするために広 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, eess.IV, math.NA, physics.med-ph
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