「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Beyond expectations: Residual Dynamic Mode Decomposition and Variance for Stochastic Dynamical Systems

投稿日: 2023年8月22日 作成者: jarxiv

要約 コープマン演算子は非線形力学システムを線形化し、そのスペクトル情報を非常に … 続きを読む →

カテゴリー: 37H99, 37M10, 37N25, 47A10, 47B33, 65P99, cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, math.SP, nlin.CD | Beyond expectations: Residual Dynamic Mode Decomposition and Variance for Stochastic Dynamical Systems はコメントを受け付けていません

On the accuracy of interpolation based on single-layer artificial neural networks

投稿日: 2023年8月22日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、構造がニューロンの数と種類によって決定されるように、フィードフ … 続きを読む →

カテゴリー: 65D05, cs.AI, cs.NA, math.NA | On the accuracy of interpolation based on single-layer artificial neural networks はコメントを受け付けていません

Local Function Complexity for Active Learning via Mixture of Gaussian Processes

投稿日: 2023年8月21日 作成者: jarxiv

要約 実世界のデータの不均一性（観測ノイズ レベルの変化やソース関数の構造の複雑 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Local Function Complexity for Active Learning via Mixture of Gaussian Processes はコメントを受け付けていません

Physics-Informed Boundary Integral Networks (PIBI-Nets): A Data-Driven Approach for Solving Partial Differential Equations

投稿日: 2023年8月21日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) は、力学システムにおける多くの関連現象を記述する … 続きを読む →

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Solving PDEs on Spheres with Physics-Informed Convolutional Neural Networks

投稿日: 2023年8月21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、さまざまな実 … 続きを読む →

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An Expert’s Guide to Training Physics-informed Neural Networks

投稿日: 2023年8月17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、観測データと … 続きを読む →

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Achieving High Accuracy with PINNs via Energy Natural Gradients

投稿日: 2023年8月16日 作成者: jarxiv

要約 我々は、物理情報に基づくニューラルネットワーク（PINN）およびディープリ … 続きを読む →

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On regularized Radon-Nikodym differentiation

投稿日: 2023年8月16日 作成者: jarxiv

要約 ラドン-ニコジム導関数の推定の問題について説明します。 この問題は、共変量 … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T05, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.ML, stat.TH | On regularized Radon-Nikodym differentiation はコメントを受け付けていません

RANS-PINN based Simulation Surrogates for Predicting Turbulent Flows

投稿日: 2023年8月14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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On the Optimal Expressive Power of ReLU DNNs and Its Application in Approximation with Kolmogorov Superposition Theorem

投稿日: 2023年8月11日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、ReLU ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) の最 … 続きを読む →

カテゴリー: 41A30, 65D40, 68T07, cs.LG, cs.NA, G.1.1; G.1.2, math.NA | On the Optimal Expressive Power of ReLU DNNs and Its Application in Approximation with Kolmogorov Superposition Theorem はコメントを受け付けていません