cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Mitigating spectral bias for the multiscale operator learning with hierarchical attention

要約 ニューラル演算子は、偏微分方程式 (PDE) の無限次元パラメーターと解空 … 続きを読む

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Speeding up Fourier Neural Operators via Mixed Precision

要約 フーリエ ニューラル演算子 (FNO) は、偏微分方程式 (PDE) 解演 … 続きを読む

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Multi-GPU Approach for Training of Graph ML Models on large CFD Meshes

要約 メッシュベースの数値ソルバーは、多くの設計ツール チェーンの重要な部分です … 続きを読む

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Sharp Convergence Rates for Matching Pursuit

要約 私たちは、辞書からの要素の疎な線形結合によってターゲット関数を近似するため … 続きを読む

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Accelerated primal-dual methods with enlarged step sizes and operator learning for nonsmooth optimal control problems

要約 偏微分方程式 (PDE) 制約を伴う非滑らかな最適制御問題の一般的なクラス … 続きを読む

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An Approximation Theory for Metric Space-Valued Functions With A View Towards Deep Learning

要約 深層学習の発展する数学に動機付けられ、ユークリッド空間間の初等関数を構成要 … 続きを読む

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A Neural Network Warm-Start Approach for the Inverse Acoustic Obstacle Scattering Problem

要約 音の柔らかい星形の障害物に対する逆音響障害物問題を二次元で考察します。障害 … 続きを読む

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General regularization in covariate shift adaptation

要約 サンプルの再重み付けは、カーネル ヒルベルト空間 (RKHS) を再現する … 続きを読む

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Gaussian Process Priors for Systems of Linear Partial Differential Equations with Constant Coefficients

要約 偏微分方程式 (PDE) は物理システムをモデル化するための重要なツールで … 続きを読む

カテゴリー: 13N10, 13P25, 35G35, 60-08, 60G15, cs.LG, cs.NA, math.AC, math.NA, stat.ML | Gaussian Process Priors for Systems of Linear Partial Differential Equations with Constant Coefficients はコメントを受け付けていません

From $O(\sqrt{n})$ to $O(\log(n))$ in Quadratic Programming

要約 数値最適化理論には数十年にわたって「暗雲」が漂っています。つまり、最適化ア … 続きを読む

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