「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Slicing the Gaussian Mixture Wasserstein Distance

投稿日: 2025年4月14日 作成者: jarxiv

要約 ガウス混合モデル（GMM）は、クラスタリング、分類、画像再構成、生成モデリ … 続きを読む →

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Dimension reduction for derivative-informed operator learning: An analysis of approximation errors

投稿日: 2025年4月14日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ニューラルネットワークによる無限次元分離可能なヒルベルト空間間の … 続きを読む →

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Pychop: Emulating Low-Precision Arithmetic in Numerical Methods and Neural Networks

投稿日: 2025年4月11日 作成者: jarxiv

要約 計算科学における低精度の算術に対する需要の高まりに動機付けられているため、 … 続きを読む →

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BC-ADMM: An Efficient Non-convex Constrained Optimizer with Robotic Applications

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 非凸の制約最適化は、マルチエージェントナビゲーション、UAV軌道最適化、ソ … 続きを読む →

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A score-based particle method for homogeneous Landau equation

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 プラズマのLandau方程式を解くための新しいスコアベースの粒子法を提案し … 続きを読む →

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FEABench: Evaluating Language Models on Multiphysics Reasoning Ability

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 現実世界の正確なシミュレーションを構築し、定量的問題に答えるために数値ソル … 続きを読む →

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Learning Coarse-Grained Dynamics on Graph

投稿日: 2025年4月8日 作成者: jarxiv

要約 グラフニューラルネットワーク（GNN）非マルコビアンモデリングフレームワー … 続きを読む →

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Dimension-Free Convergence of Diffusion Models for Approximate Gaussian Mixtures

投稿日: 2025年4月8日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、特に反復除去を通じて高品質のサンプルを生成する際に、並外れた … 続きを読む →

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Data-Efficient Kernel Methods for Learning Differential Equations and Their Solution Operators: Algorithms and Error Analysis

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 我々は、微分方程式とその解マップを学習するための新しいカーネルベースのフレ … 続きを読む →

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A Unified Approach to Analysis and Design of Denoising Markov Models

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルや流れベースのモデルなどの測定輸送に基づく確率的生成モデルは、多 … 続きを読む →

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