cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Mathematical Supplement for the $\texttt{gsplat}$ Library

要約 このレポートは、Kerblらによって提案された、効率的な微分可能ガウススプ … 続きを読む

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CoLA: Exploiting Compositional Structure for Automatic and Efficient Numerical Linear Algebra

要約 機械学習と科学の多くの分野には、固有分解、線形システムの解法、行列指数の計 … 続きを読む

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Modelisation of a rolling disk with Sympy

要約 この論文は、摩擦のない平面上を回転する円盤の状態方程式を見つけるためのラグ … 続きを読む

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Data-efficient operator learning for solving high Mach number fluid flow problems

要約 SciML を使用して不規則な形状上の高マッハ流体の流れの解を予測する問題 … 続きを読む

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Computational Hypergraph Discovery, a Gaussian Process framework for connecting the dots

要約 ほとんどの科学的課題は、関数近似の複雑さの次の 3 つのレベルのいずれかに … 続きを読む

カテゴリー: 15A83, 46E22, 62A09, 62D20, 62H22, 62J02, 65S05, 68R10, 90C35, 94C15, cs.AI, cs.LG, cs.NA, cs.SI, math.NA, stat.ML | Computational Hypergraph Discovery, a Gaussian Process framework for connecting the dots はコメントを受け付けていません

Spectrum Sharing between UAV-based Wireless Mesh Networks and Ground Networks

要約 無人航空機 (UAV) ベースの無線メッシュ ネットワークは、災害が発生し … 続きを読む

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Dimensionality Reduction and Wasserstein Stability for Kernel Regression

要約 高次元の回帰フレームワークでは、最初に入力変数の次元を削減し、次に削減され … 続きを読む

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Closing the ODE-SDE gap in score-based diffusion models through the Fokker-Planck equation

要約 スコアベースの拡散モデルは、確率微分方程式 (SDE) や常微分方程式など … 続きを読む

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Optimal Approximation Rates for Deep ReLU Neural Networks on Sobolev and Besov Spaces

要約 $\Omega = [0,1]^d$ を $\mathbb{R}^d$ の … 続きを読む

カテゴリー: 41A25, 41A46, 62M45, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Optimal Approximation Rates for Deep ReLU Neural Networks on Sobolev and Besov Spaces はコメントを受け付けていません

Comparative Analysis of Linear Regression, Gaussian Elimination, and LU Decomposition for CT Real Estate Purchase Decisions

要約 このペーパーでは、不動産購入の意思決定プロセスに適用される 3 つの異なる … 続きを読む

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