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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
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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
Data-driven Nonlinear Model Reduction using Koopman Theory: Integrated Control Form and NMPC Case Study
要約 制御を伴う非線形動的システムのデータ駆動型モデル削減にコープマン理論を使用 … 続きを読む
Differential Equations for Continuous-Time Deep Learning
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Energy-Preserving Reduced Operator Inference for Efficient Design and Control
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Generalized Quadratic Embeddings for Nonlinear Dynamics using Deep Learning
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Joint Learning of Linear Time-Invariant Dynamical Systems
要約 線形時不変システムは、システム理論と応用において非常に人気のあるモデルです … 続きを読む
Ensemble forecasts in reproducing kernel Hilbert space family
要約 海洋や大気の流れなどの高次元動的システムのアンサンブルベースの推定とシミュ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.DS, math.MP, physics.comp-ph, physics.data-an
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Error-free Training for Artificial Neural Network
要約 人工ニューラル ネットワーク (ANN) モデルの従来のトレーニング方法で … 続きを読む
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