「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Mesh motion in fluid-structure interaction with deep operator networks

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 深いオペレータネットワークに基づくメッシュモーションモデルが提示されます。 … 続きを読む →

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Resolution invariant deep operator network for PDEs with complex geometries

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル演算子 (NO) は、関数出力を備えた離散化不変深層学習手法であ … 続きを読む →

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Efficiently Solving High-Order and Nonlinear ODEs with Rational Fraction Polynomial: the Ratio Net

投稿日: 2024年2月1日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワークを使用した常微分方程式 (ODE) の解法の最近の … 続きを読む →

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Operator learning without the adjoint

投稿日: 2024年2月1日 作成者: jarxiv

要約 演算子の学習の中心には謎があります。つまり、随伴演算子を調べずにデータから … 続きを読む →

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Bayesian Optimization with Noise-Free Observations: Improved Regret Bounds via Random Exploration

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ノイズのない観測によるベイズ最適化を研究します。 クエリ ポ … 続きを読む →

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Learning Domain-Independent Green’s Function For Elliptic Partial Differential Equations

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 グリーン関数は偏微分方程式 (PDE) を特徴付け、その解を領域全体に積分 … 続きを読む →

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Weighted least-squares approximation with determinantal point processes and generalized volume sampling

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 ランダムな点 $x_1 での関数の評価を使用して、いくつかの特徴マップ $ … 続きを読む →

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Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier–Stokes Equations

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 長年にわたるコンピューティング能力の向上により、シミュレーションはより複雑 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 76M10, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.flu-dyn | Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier–Stokes Equations はコメントを受け付けていません

PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル演算子は、偏微分方程式 (PDE) の代理モデルとして最近人気が … 続きを読む →

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Signature Methods in Machine Learning

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 署名ベースの技術は、進化するデータの複雑なストリーム間の相互作用に対する数 … 続きを読む →

カテゴリー: 34F05, 60L10, 68Q32, 93C15, cs.LG, cs.NA, math.CA, math.NA, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Signature Methods in Machine Learning はコメントを受け付けていません