「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Machine Learning and Polymer Self-Consistent Field Theory in Two Spatial Dimensions

投稿日: 2023年7月4日 作成者: jarxiv

要約 ブロック共重合体のパラメータ空間の探索を加速するために、ディープラーニング … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CE, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph | Machine Learning and Polymer Self-Consistent Field Theory in Two Spatial Dimensions はコメントを受け付けていません

Screw and Lie Group Theory in Multibody Kinematics — Motion Representation and Recursive Kinematics of Tree-Topology Systems

投稿日: 2023年7月3日 作成者: jarxiv

要約 30 年にわたる計算多体システム (MBS) ダイナミクスを経て、現在の研 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CE, cs.NA, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.NA | Screw and Lie Group Theory in Multibody Kinematics — Motion Representation and Recursive Kinematics of Tree-Topology Systems はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: 05C50, 05C65, 05C85, 15A69, cs.LG, cs.NA, cs.SI, math.CO, math.NA, physics.soc-ph | Scalable tensor methods for nonuniform hypergraphs はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: 41A46, 41A63, 41A65, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Optimal Learning 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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