math.NA」カテゴリーアーカイブ

On the accuracy of interpolation based on single-layer artificial neural networks with a focus on defeating the Runge phenomenon

要約 本論文では、構造がニューロンの数と種類によって決定されるように、フィードフ … 続きを読む

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GPLaSDI: Gaussian Process-based Interpretable Latent Space Dynamics Identification through Deep Autoencoder

要約 偏微分方程式(PDE)を数値的に解くことは困難であり、計算コストがかかりま … 続きを読む

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Discretization Error of Fourier Neural Operators

要約 オペレータ学習は機械学習の一種で、データから関数空間間の写像を近似するよう … 続きを読む

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Neural Operator: Learning Maps Between Function Spaces

要約 古典的なニューラルネットワークの開発は、主に有限次元ユークリッド空間や有限 … 続きを読む

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Fourier Neural Operator with Learned Deformations for PDEs on General Geometries

要約 深層学習サロゲート モデルは、偏微分方程式 (PDE) を解く上で有望であ … 続きを読む

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Volume-Preserving Transformers for Learning Time Series Data with Structure

要約 過去数年間のニューラル ネットワーク研究における多くの傾向のうちの 2 つ … 続きを読む

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Orthonormal Expansions for Translation-Invariant Kernels

要約 $\mathscr{L}_2(\mathbb{R})$ の正規直交基底から … 続きを読む

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Continuum limit of $p$-biharmonic equations on graphs

要約 この論文は、点群処理で発生し、ハイパーグラフの観点からグラフ $p$-ラプ … 続きを読む

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Optimal time sampling in physics-informed neural networks

要約 物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) は、科学計算アプ … 続きを読む

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A Hybrid Kernel-Free Boundary Integral Method with Operator Learning for Solving Parametric Partial Differential Equations In Complex Domains

要約 カーネルフリー境界積分 (KFBI) 法は、楕円偏微分方程式 (PDE) … 続きを読む

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