math.MP」カテゴリーアーカイブ

When are dynamical systems learned from time series data statistically accurate?

要約 一般化の従来の概念は、動的データから意味のある情報をキャプチャする学習モデ … 続きを読む

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How do Probabilistic Graphical Models and Graph Neural Networks Look at Network Data?

要約 グラフは、リレーショナルデータを表すための強力なデータ構造であり、複雑な現 … 続きを読む

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Deep Reinforcement Learning-Based Motion Planning and PDE Control for Flexible Manipulators

要約 この記事では、柔軟なロボットマニピュレーターのモーションプランニングおよび … 続きを読む

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Neural Tangent Kernel Analysis to Probe Convergence in Physics-informed Neural Solvers: PIKANs vs. PINNs

要約 物理学に基づいたコルモゴロフ・アーノルドネットワーク(ピカン)、特にチェビ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.AP, math.MP, math.SP | コメントする

Can Theoretical Physics Research Benefit from Language Agents?

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、多様なドメインで急速に進歩していますが、理 … 続きを読む

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RL-DAUNCE: Reinforcement Learning-Driven Data Assimilation with Uncertainty-Aware Constrained Ensembles

要約 機械学習は、データ同化を強化するための強力なツールになりました。 監督され … 続きを読む

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How to Construct Random Unitaries

要約 擬似ランダムユニタリス(PRU)の存在 – ハールランダムユニ … 続きを読む

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Deep Learning Based Dynamics Identification and Linearization of Orbital Problems using Koopman Theory

要約 航空宇宙工学と科学の分野における2体および円制限の3体の問題の研究は、天の … 続きを読む

カテゴリー: astro-ph.EP, cs.LG, math-ph, math.MP, physics.space-ph | Deep Learning Based Dynamics Identification and Linearization of Orbital Problems using Koopman Theory はコメントを受け付けていません

$p$-Adic Polynomial Regression as Alternative to Neural Network for Approximating $p$-Adic Functions of Many Variables

要約 連続関数を近似する方法$ \ mathbb {z} _ {p}^{n} \ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math-ph, math.MP, math.NA, math.NT, math.OC | $p$-Adic Polynomial Regression as Alternative to Neural Network for Approximating $p$-Adic Functions of Many Variables はコメントを受け付けていません

A Constrained Saddle Search Approach for Constructing Singular and Flexible Bar Frameworks

要約 特異性の構成は、制御と運動学の不確定性の喪失を引き起こすため、ロボット運動 … 続きを読む

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