math.DS」カテゴリーアーカイブ

Collaborative Safe Formation Control for Coupled Multi-Agent Systems

要約 マルチロボットの群れを安全に制御することは、挑戦的かつ活発な研究分野であり … 続きを読む

カテゴリー: cs.MA, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.DS, math.OC | Collaborative Safe Formation Control for Coupled Multi-Agent Systems はコメントを受け付けていません

Machine-learning invariant foliations in forced systems for reduced order modelling

要約 不変フォレーションを使用してデータから強制システムの次数低減モデル (RO … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.DS | Machine-learning invariant foliations in forced systems for reduced order modelling はコメントを受け付けていません

Let’s do the time-warp-attend: Learning topological invariants of dynamical systems

要約 電気回路から生態系ネットワークに至るまで、科学全般にわたる力学システムは、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.DS, stat.ML | Let’s do the time-warp-attend: Learning topological invariants of dynamical systems はコメントを受け付けていません

A Data-driven Approach for Rapid Detection of Aeroelastic Modes from Flutter Flight Test Based on Limited Sensor Measurements

要約 フラッター飛行試験では、航空機の揚力面に人工的な励起を加えることにより、機 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, eess.SP, math.DS, math.NA | A Data-driven Approach for Rapid Detection of Aeroelastic Modes from Flutter Flight Test Based on Limited Sensor Measurements はコメントを受け付けていません

A physics-informed neural network method for the approximation of slow invariant manifolds for the general class of stiff systems of ODEs

要約 我々は、ODE の高速/低速動的システムの最も一般的なクラスに対する低速不 … 続きを読む

カテゴリー: 37M21, 65L04, 65P99, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA | A physics-informed neural network method for the approximation of slow invariant manifolds for the general class of stiff systems of ODEs はコメントを受け付けていません

On using Machine Learning Algorithms for Motorcycle Collision Detection

要約 世界中で、オートバイは多種多様なユーザーを魅了しています。 しかし、二輪車 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.DS | On using Machine Learning Algorithms for Motorcycle Collision Detection はコメントを受け付けていません

Koopman operators with intrinsic observables in rigged reproducing kernel Hilbert spaces

要約 この論文は、再現カーネル ヒルベルト空間 (RKHS) とそのスペクトル上 … 続きを読む

カテゴリー: 37M10, 47A10, 47B33, 65F99, 65P99, cs.LG, math.DS, math.FA, math.SP, stat.ML | Koopman operators with intrinsic observables in rigged reproducing kernel Hilbert spaces はコメントを受け付けていません

Trust AI Regulation? Discerning users are vital to build trust and effective AI regulation

要約 AI 作成者が信頼できるシステムを開発するよう奨励されるためにも、ユーザー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, cs.GT, cs.MA, math.DS | Trust AI Regulation? Discerning users are vital to build trust and effective AI regulation はコメントを受け付けていません

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

要約 航空宇宙制御では、安全性を重視した障害が致命的な結果をもたらすことがよくあ … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, math.DS | Collision Avoidance and Geofencing for Fixed-wing Aircraft with Control Barrier Functions はコメントを受け付けていません

Promising and worth-to-try future directions for advancing state-of-the-art surrogates methods of agent-based models in social and health computational sciences

要約 現実的な大規模 ABM (エージェントベース モデル) 用のモデルベース分 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SY, eess.SY, math.DS | Promising and worth-to-try future directions for advancing state-of-the-art surrogates methods of agent-based models in social and health computational sciences はコメントを受け付けていません