「math.DS」カテゴリーアーカイブ

DUE: A Deep Learning Framework and Library for Modeling Unknown Equations

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約 方程式、特に微分方程式は、自然現象を理解し、さまざまな科学および工学分野で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, stat.ML | コメントする

Designing Universal Causal Deep Learning Models: The Case of Infinite-Dimensional Dynamical Systems from Stochastic Analysis

投稿日: 2025年4月11日 作成者: jarxiv

要約 確率的微分方程式へのソリューションマップなど、確率的解析のいくつかの非線形 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DS, q-fin.CP | コメントする

Geometry and Local Recovery of Global Minima of Two-layer Neural Networks at Overparameterization

投稿日: 2025年4月11日 作成者: jarxiv

要約 軽度の仮定の下で、グローバルミニマイの近くにある2層ニューラルネットワーク … 続きを読む →

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A Comparison of Parametric Dynamic Mode Decomposition Algorithms for Thermal-Hydraulics Applications

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

要約 近年、利用可能なデータからモデルを学習することを目的としたアルゴリズムは、 … 続きを読む →

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TempTest: Local Normalization Distortion and the Detection of Machine-generated Text

投稿日: 2025年3月27日 作成者: jarxiv

要約 機械で生成されたテキストのゼロショット検出のための既存の方法は、対数尤度、 … 続きを読む →

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Machine learning identifies nullclines in oscillatory dynamical systems

投稿日: 2025年3月21日 作成者: jarxiv

要約 振動時系列データからヌルクリンの隠された構造を明らかにするニューラルネット … 続きを読む →

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Memorization and Regularization in Generative Diffusion Models

投稿日: 2025年3月19日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、生成モデリングの強力なフレームワークとして浮上しています。 … 続きを読む →

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Ergodic exploration of dynamic distribution

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、動的環境で検索ミッションを実行するという課題に取り組んでいま … 続きを読む →

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FlowKac: An Efficient Neural Fokker-Planck solver using Temporal Normalizing flows and the Feynman Kac-Formula

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約 高次元の複雑な動的システムのFokker-Planck方程式を解決すること … 続きを読む →

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Zero-shot Imputation with Foundation Inference Models for Dynamical Systems

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約 通常の微分方程式（ODE）によって管理される動的システムは、膨大な数の自然 … 続きを読む →

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