「math.DS」カテゴリーアーカイブ

When are dynamical systems learned from time series data statistically accurate?

投稿日: 2025年6月18日 作成者: jarxiv

要約 一般化の従来の概念は、動的データから意味のある情報をキャプチャする学習モデ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.DS, math.MP, math.ST, stat.TH | コメントする

Safe Navigation in Dynamic Environments using Density Functions

投稿日: 2025年6月10日 作成者: jarxiv

要約 この作業は、時変障害セットと時変度のターゲット領域を特徴とする動的環境での … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO, math.DS, math.OC | Safe Navigation in Dynamic Environments using Density Functions はコメントを受け付けていません

Learning Beyond Experience: Generalizing to Unseen State Space with Reservoir Computing

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 機械学習技術は、観察されたデータからのみ動的システムをモデル化するための効 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DS, nlin.CD, physics.comp-ph | Learning Beyond Experience: Generalizing to Unseen State Space with Reservoir Computing はコメントを受け付けていません

Confabulation dynamics in a reservoir computer: Filling in the gaps with untrained attractors

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 人工知能は、人工ニューラルネットワーク（ANN）の設計とトレーニングの革新 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.DS | Confabulation dynamics in a reservoir computer: Filling in the gaps with untrained attractors はコメントを受け付けていません

When do Lyapunov Subcenter Manifolds become Eigenmanifolds?

投稿日: 2025年5月20日 作成者: jarxiv

要約 マルチボディの機械システムには、効率的な制御ターゲットを策定するために活用 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO, math.DS | When do Lyapunov Subcenter Manifolds become Eigenmanifolds? はコメントを受け付けていません

Continuous Temporal Learning of Probability Distributions via Neural ODEs with Applications in Continuous Glucose Monitoring Data

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 時間からの確率分布の連続時間のダイナミクスをモデル化 – 依存 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DS, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Continuous Temporal Learning of Probability Distributions via Neural ODEs with Applications in Continuous Glucose Monitoring Data はコメントを受け付けていません

Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder

投稿日: 2025年5月8日 作成者: jarxiv

要約 Koopmanオペレーターは、非線形システムのグローバルな線形化を実現する … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DS, physics.flu-dyn, stat.ML | Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder はコメントを受け付けていません

Efficient Training of Physics-enhanced Neural ODEs via Direct Collocation and Nonlinear Programming

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 トレーニングプロセスを動的最適化問題として表現することにより、物理学強化ニ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 90C30, cs.LG, G.1.6, math.DS, math.OC | Efficient Training of Physics-enhanced Neural ODEs via Direct Collocation and Nonlinear Programming はコメントを受け付けていません

Ergodic Generative Flows

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 生成フローネットワーク（GFN）は、正規化されていない分布密度からサンプリ … 続きを読む →

カテゴリー: 37A25, 68Q87, 68T07, 68T99, 68W20, cs.AI, cs.LG, math.DG, math.DS | Ergodic Generative Flows はコメントを受け付けていません

Quantitative Clustering in Mean-Field Transformer Models

投稿日: 2025年5月1日 作成者: jarxiv

要約 ディープトランスモデルを介したトークンの進化は、kuramotoモデルの同 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.AP, math.DS, stat.ML | Quantitative Clustering in Mean-Field Transformer Models はコメントを受け付けていません