cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Faster Randomized Methods for Orthogonality Constrained Problems

要約 最近の文献では、データ サイエンスや計算科学全体で発生するさまざまなマトリ … 続きを読む

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Message-Passing Monte Carlo: Generating low-discrepancy point sets via Graph Neural Networks

要約 不一致は、点セットの分布の不規則性を表すよく知られた尺度です。 不一致が小 … 続きを読む

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Dimension-independent learning rates for high-dimensional classification problems

要約 $RBV^2$ 空間に決定境界を持つ分類関数の近似と推定の問題を研究します … 続きを読む

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Adaptive Error-Bounded Hierarchical Matrices for Efficient Neural Network Compression

要約 この論文では、Physics-Informed Neural Networ … 続きを読む

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Non-asymptotic convergence analysis of the stochastic gradient Hamiltonian Monte Carlo algorithm with discontinuous stochastic gradient with applications to training of ReLU neural networks

要約 この論文では、確率的勾配ハミルトニアン モンテカルロ (SGHMC) アル … 続きを読む

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PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations

要約 ニューラル演算子は、偏微分方程式 (PDE) サロゲート モデルとして最近 … 続きを読む

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Robo-GS: A Physics Consistent Spatial-Temporal Model for Robotic Arm with Hybrid Representation

要約 Real2Sim2Real はロボット アームの制御と強化学習において重要 … 続きを読む

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Structure-preserving learning for multi-symplectic PDEs

要約 この論文では、偏微分方程式 (PDE) の多重シンプレクティック形式を利用 … 続きを読む

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Generating synthetic data for neural operators

要約 最近の文献における数多くの開発は、現在の数値ソルバーの範囲を超えた偏微分方 … 続きを読む

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Learning incomplete factorization preconditioners for GMRES

要約 この論文では、大規模な疎行列の不完全な LU 分解を生成するデータ駆動型ア … 続きを読む

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