math.DS」カテゴリーアーカイブ

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

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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

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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

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Differential Equations for Continuous-Time Deep Learning

要約 この短い自己完結型の記事は、ニューラル常微分方程式 (ニューラル ODE) … 続きを読む

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Energy-Preserving Reduced Operator Inference for Efficient Design and Control

要約 エンジニアリング システムの計算モデルを何度も評価する必要がある多クエリ計 … 続きを読む

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Generalized Quadratic Embeddings for Nonlinear Dynamics using Deep Learning

要約 エンジニアリング設計プロセスは、多くの場合、基礎となる動的動作を説明できる … 続きを読む

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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

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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

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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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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

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