「math.DS」カテゴリーアーカイブ

Inverse Design with Dynamic Mode Decomposition

投稿日: 2025年2月14日 作成者: jarxiv

要約 科学と工学における逆設計の自動化のための計算効率的な方法を導入します。 単 … 続きを読む →

カテゴリー: 37M05, 37M10, 37M21, cs.LG, cs.SY, eess.SY, G.1.6, math.DS, math.OC, physics.flu-dyn | コメントする

Rhythmic sharing: A bio-inspired paradigm for zero-shot adaptation and learning in neural networks

投稿日: 2025年2月14日 作成者: jarxiv

要約 脳は新しいコンテキストに迅速に適応し、限られたデータから学ぶことができます … 続きを読む →

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Rhythmic sharing: A bio-inspired paradigm for zero-shot adaptation and learning in neural networks

投稿日: 2025年2月13日 作成者: jarxiv

要約 脳は新しいコンテキストに迅速に適応し、限られたデータから学ぶことができます … 続きを読む →

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Physics-Informed Echo State Networks for Modeling Controllable Dynamical Systems

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 エコー状態ネットワーク(ESN)は、非線形動的システムのモデル化に通常採用 … 続きを読む →

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Collision Avoidance and Geofencing for Fixed-wing Aircraft with Control Barrier Functions

投稿日: 2025年1月29日 作成者: jarxiv

要約 安全性の高い障害は、多くの場合、航空宇宙制御に致命的な結果をもたらします。 … 続きを読む →

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Data-driven system identification using quadratic embeddings of nonlinear dynamics

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 我々は、QENDy (非線形力学の二次埋め込み) と呼ばれる新しいデータ駆 … 続きを読む →

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Koopman Learning with Episodic Memory

投稿日: 2025年1月8日 作成者: jarxiv

要約 クープマン演算子理論は、複雑な現実世界の動的システムのモデルの学習において … 続きを読む →

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Theoretical Foundations of Deep Selective State-Space Models

投稿日: 2025年1月7日 作成者: jarxiv

要約 Gu らの独創的な研究に由来する S4 などの構造化状態空間モデル (SS … 続きを読む →

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Principal Component Flow Map Learning of PDEs from Incomplete, Limited, and Noisy Data

投稿日: 2024年12月25日 作成者: jarxiv

要約 我々は、高次元の不均一格子上で部分的に観測された偏微分方程式（PDE）をモ … 続きを読む →

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Clustering Time-Evolving Networks Using the Spatio-Temporal Graph Laplacian

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 時間発展グラフは、ソーシャル ネットワーク、交通の流れ、生物学的プロセスな … 続きを読む →

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