「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Group-invariant tensor train networks for supervised learning

投稿日: 2023年9月28日 作成者: jarxiv

要約 不変性は、機械学習モデルにおける強力な帰納的バイアスであることが最近証明さ … 続きを読む →

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Tasks Makyth Models: Machine Learning Assisted Surrogates for Tipping Points

投稿日: 2023年9月26日 作成者: jarxiv

要約 我々は、(a) 複雑なシステムの創発的な動作における転換点の検出、および … 続きを読む →

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Deep learning probability flows and entropy production rates in active matter

投稿日: 2023年9月25日 作成者: jarxiv

要約 自走コロイドから運動性細菌に至るまでの活性物質系は、自由エネルギーを顕微鏡 … 続きを読む →

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Multiplying poles to avoid unwanted points in root finding and optimization

投稿日: 2023年9月21日 作成者: jarxiv

要約 ルート探索と最適化では、閉集合 $A$ があり、自分の好きな方法で構築した … 続きを読む →

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Asteroids co-orbital motion classification based on Machine Learning

投稿日: 2023年9月20日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、機械学習を使用して、特定の惑星と共軌道運動する小惑星を分類す … 続きを読む →

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An overview of some mathematical techniques and problems linking 3D vision to 3D printing

投稿日: 2023年9月20日 作成者: jarxiv

要約 コンピューター ビジョンと 3D プリンティングは過去 10 年間で急速に … 続きを読む →

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Finite Expression Methods for Discovering Physical Laws from Data

投稿日: 2023年9月19日 作成者: jarxiv

要約 非線形ダイナミクスは、科学および工学分野で観察される普及した現象です。 た … 続きを読む →

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Physics-constrained robust learning of open-form PDEs from limited and noisy data

投稿日: 2023年9月15日 作成者: jarxiv

要約 非線形動的システムの基礎となる支配方程式を明らかにすることは、特にノイズの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.AP | Physics-constrained robust learning of open-form PDEs from limited and noisy data はコメントを受け付けていません

An Optimal Control Method to Compute the Most Likely Transition Path for Stochastic Dynamical Systems with Jumps

投稿日: 2023年9月15日 作成者: jarxiv

要約 現実世界の複雑な現象の多くは、突然、断続的、またはジャンプする動作を示しま … 続きを読む →

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Improving physics-informed DeepONets with hard constraints

投稿日: 2023年9月15日 作成者: jarxiv

要約 現在の物理学に基づいた (標準またはオペレーター) ニューラル ネットワー … 続きを読む →

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