「G.1.8」カテゴリーアーカイブ

(U)NFV: Supervised and Unsupervised Neural Finite Volume Methods for Solving Hyperbolic PDEs

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 （U）NFVを紹介します。NFVは、双曲線保存法則を解くための古典的な有限 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, G.1.8, math.NA | コメントする

DrivAer Transformer: A high-precision and fast prediction method for vehicle aerodynamic drag coefficient based on the DrivAerNet++ dataset

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 現在の段階では、深い学習ベースの方法により、空力性能の評価において優れた能 … 続きを読む →

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Neural Green’s Operators for Parametric Partial Differential Equations

投稿日: 2025年2月21日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、線形部分微分方程式（PDE）のパラメトリックファミリーのソリ … 続きを読む →

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Neural Green’s Operators for Parametric Partial Differential Equations

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、線形部分微分方程式（PDE）のパラメトリックファミリーのソリ … 続きを読む →

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Convex Physics Informed Neural Networks for the Monge-Ampère Optimal Transport Problem

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 サプライヤーから顧客までの原材料の最適な輸送は物流で生じる問題であり、ここ … 続きを読む →

カテゴリー: 35G30, 49Q22, 65M99, 68T07, cs.LG, cs.NA, G.1.8, math.NA | Convex Physics Informed Neural Networks for the Monge-Ampère Optimal Transport Problem はコメントを受け付けていません

Optimal Transport-Based Displacement Interpolation with Data Augmentation for Reduced Order Modeling of Nonlinear Dynamical Systems

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 最適輸送 (OT) 理論と変位補間を活用して、複雑なシステムにおける非線形 … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 37M05, 65M99, 76M99, 86A10, cs.LG, cs.NA, G.1.8, math.NA | Optimal Transport-Based Displacement Interpolation with Data Augmentation for Reduced Order Modeling of Nonlinear Dynamical Systems はコメントを受け付けていません

Linearization Turns Neural Operators into Function-Valued Gaussian Processes

投稿日: 2024年6月10日 作成者: jarxiv

要約 動的システムのモデリング、例: 気候科学や工学科学では、偏微分方程式を解く … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, G.1.0, G.1.8, G.3, I.2.6, stat.ML | Linearization Turns Neural Operators into Function-Valued Gaussian Processes はコメントを受け付けていません

A Physics-driven GraphSAGE Method for Physical Process Simulations Described by Partial Differential Equations

投稿日: 2024年3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、偏微分方程式 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, G.1.8, physics.comp-ph | A Physics-driven GraphSAGE Method for Physical Process Simulations Described by Partial Differential Equations はコメントを受け付けていません

Robust Physics Informed Neural Networks

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) 解を近似するために、物理情報に基づいたニューラル … 続きを読む →

カテゴリー: 65M99, 68T07, cs.LG, cs.NA, G.1.8, math.NA | Robust Physics Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Finite Element Operator Network for Solving Parametric PDEs

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) は、物理学、工学、金融などのさまざまな分野にわた … 続きを読む →

カテゴリー: 65M60, 65N30, 68T20, 68U07, cs.AI, cs.LG, cs.NA, G.1.8, math.NA, physics.comp-ph | Finite Element Operator Network for Solving Parametric PDEs はコメントを受け付けていません