math.DS」カテゴリーアーカイブ

Equivalent Environments and Covering Spaces for Robots

要約 この論文では、センシングおよび作動コンポーネントを含むロボット システムを … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, math.DS, math.GN, math.GT | Equivalent Environments and Covering Spaces for Robots はコメントを受け付けていません

The Impact of LoRA on the Emergence of Clusters in Transformers

要約 この論文では、\citet{sander2022sinkformers,g … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.DS, stat.ML | The Impact of LoRA on the Emergence of Clusters in Transformers はコメントを受け付けていません

Nonlinear Discrete-Time Observers with Physics-Informed Neural Networks

要約 物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINN) を使用して、離散時 … 続きを読む

カテゴリー: 37N30, 65D15, 68T05, 93C55, cs.AI, cs.NA, math.DS, math.NA | Nonlinear Discrete-Time Observers with Physics-Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Cooperative Nonlinear Guidance Strategies for Guaranteed Pursuit-Evasion

要約 この論文は、追跡者、回避者、防御者の 3 つのエージェントが関与する追跡回 … 続きを読む

カテゴリー: cs.MA, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.DS, math.OC | Cooperative Nonlinear Guidance Strategies for Guaranteed Pursuit-Evasion はコメントを受け付けていません

Learning Collective Behaviors from Observation

要約 我々は、力学システムの構造同定に採用される学習方法論の包括的な検討を提示し … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.MA, math.DS | Learning Collective Behaviors from Observation はコメントを受け付けていません

Threshold Decision-Making Dynamics Adaptive to Physical Constraints and Changing Environment

要約 我々は、2 つの空間タスク間を切り替えるエージェントの物理的ダイナミクスを … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, math.DS, math.OC | Threshold Decision-Making Dynamics Adaptive to Physical Constraints and Changing Environment 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

Polytopic Autoencoders with Smooth Clustering for Reduced-order Modelling of Flows

要約 ニューラル ネットワークの進歩に伴い、低次数モデルへのオートエンコーダの適 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, math.DS | Polytopic Autoencoders with Smooth Clustering for Reduced-order Modelling of Flows はコメントを受け付けていません

Error estimation for physics-informed neural networks with implicit Runge-Kutta methods

要約 動的システムの軌跡を正確に近似できる機能により、動的システムの分析、予測、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.DS, physics.comp-ph | Error estimation for physics-informed neural networks with implicit Runge-Kutta methods はコメントを受け付けていません

Generalized Lagrangian Neural Networks

要約 常微分方程式 (ODE) の解法にニューラル ネットワークを組み込むことは … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA | Generalized Lagrangian Neural Networks はコメントを受け付けていません