「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Screw and Lie Group Theory in Multibody Dynamics — Recursive Algorithms and Equations of Motion of Tree-Topology Systems

投稿日: 2023年7月3日 作成者: jarxiv

要約 ねじとリー群理論は、マルチボディ システム (MBS) の使いやすいモデリ … 続きを読む →

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Enhancing training of physics-informed neural networks using domain-decomposition based preconditioning strategies

投稿日: 2023年7月3日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) のトレ … 続きを読む →

カテゴリー: 65M55, 68T07, 90C06, 90C26, 90C30, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC | Enhancing training of physics-informed neural networks using domain-decomposition based preconditioning strategies はコメントを受け付けていません

Scalable tensor methods for nonuniform hypergraphs

投稿日: 2023年7月3日 作成者: jarxiv

要約 多線形代数は、ハイパーグラフによってモデル化された多元相互作用を研究するに … 続きを読む →

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A DeepONet multi-fidelity approach for residual learning in reduced order modeling

投稿日: 2023年6月29日 作成者: jarxiv

要約 今回の研究では、多重忠実度の観点と DeepONets を活用することで、 … 続きを読む →

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Learning Nonautonomous Systems via Dynamic Mode Decomposition

投稿日: 2023年6月28日 作成者: jarxiv

要約 動的モード分解 (DMD) に基づいた、時間依存の入力を持つ未知の非自律動 … 続きを読む →

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Coupling parameter and particle dynamics for adaptive sampling in Neural Galerkin schemes

投稿日: 2023年6月28日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式の解を数値的に近似するためのディープ ニューラル ネットワーク … 続きを読む →

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Optimal Learning

投稿日: 2023年6月27日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、$f$ に関する与えられたデータから未知の関数 $f$ を学習 … 続きを読む →

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RANS-PINN based Simulation Surrogates for Predicting Turbulent Flows

投稿日: 2023年6月23日 作成者: jarxiv

要約 物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) は、微分方程式に … 続きを読む →

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A Finite Expression Method for Solving High-Dimensional Committor Problems

投稿日: 2023年6月22日 作成者: jarxiv

要約 遷移経路理論 (TPT) は、選択された準安定状態のペア $A$ と $B … 続きを読む →

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Matrix Diagonalization as a Board Game: Teaching an Eigensolver the Fastest Path to Solution

投稿日: 2023年6月22日 作成者: jarxiv

要約 行列の対角化は、科学技術コンピューティングの多くの分野の基礎です。 固有値 … 続きを読む →

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