math.DS」カテゴリーアーカイブ

Real-Time Structural Deflection Estimation in Hydraulically Actuated Systems Using 3D Flexible Multibody Simulation and DNNs

要約 重機の軽量の高強度鋼構造の精度、安定性、および性能は、その高度な非線形ダイ … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 70E60, 74H15, 93C10, cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY, G.1.6, math.DS | Real-Time Structural Deflection Estimation in Hydraulically Actuated Systems Using 3D Flexible Multibody Simulation and DNNs はコメントを受け付けていません

ServoLNN: Lagrangian Neural Networks Driven by Servomechanisms

要約 深い学習と古典的な物理学を組み合わせることで、正確な動的モデルの効率的な作 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, I.2.9, math.DS | ServoLNN: Lagrangian Neural Networks Driven by Servomechanisms はコメントを受け付けていません

Impilict Runge-Kutta based sparse identification of governing equations in biologically motivated systems

要約 データセットから物理システムおよび生物学的システムの統治方程式を特定するこ … 続きを読む

カテゴリー: 37N25, 65K05, 68T07, 92C42, 93B30, cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, q-bio.QM | Impilict Runge-Kutta based sparse identification of governing equations in biologically motivated systems はコメントを受け付けていません

Reconstruction of dynamical systems from data without time labels

要約 この論文では、時間ラベルなしでデータから動的システムを再構築する方法を研究 … 続きを読む

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Inverse Design with Dynamic Mode Decomposition

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 | Inverse Design with Dynamic Mode Decomposition はコメントを受け付けていません

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

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

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

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

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

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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