math.NA」カテゴリーアーカイブ

Optimal Transport-Based Displacement Interpolation with Data Augmentation for Reduced Order Modeling of Nonlinear Dynamical Systems

要約 最適輸送 (OT) 理論と変位補間を活用して、複雑なシステムにおける非線形 … 続きを読む

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Energy Dissipation Preserving Physics Informed Neural Network for Allen-Cahn Equations

要約 この論文は、物理学に基づいて、定数および縮退移動度、多項式および対数エネル … 続きを読む

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Optimal Oblivious Subspace Embeddings with Near-optimal Sparsity

要約 忘却部分空間埋め込みは、任意の $d$ 次元部分空間について、高い確率で … 続きを読む

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Physics-informed Discretization-independent Deep Compositional Operator Network

要約 広範囲のパラメーターに対してパラメトリック偏微分方程式 (PDE) を解く … 続きを読む

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Physics-Informed Geometry-Aware Neural Operator

要約 工学設計の問題には、多くの場合、可変 PDE パラメーターと領域ジオメトリ … 続きを読む

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Arithmetical Binary Decision Tree Traversals

要約 この論文では、算術演算を使用して二分決定木を走査するための一連の方法を紹介 … 続きを読む

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MicroAdam: Accurate Adaptive Optimization with Low Space Overhead and Provable Convergence

要約 私たちは、理論的な収束保証を維持しながら、特にメモリのオーバーヘッドを最小 … 続きを読む

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DiffusionPDE: Generative PDE-Solving Under Partial Observation

要約 生成的拡散モデルを用いて偏微分方程式(PDE)を解くための一般的な枠組みを … 続きを読む

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Derivative-enhanced Deep Operator Network

要約 関数空間間のマッピングを学習するニューラル演算子のクラスであるディープ演算 … 続きを読む

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GRINNs: Godunov-Riemann Informed Neural Networks for Learning Hyperbolic Conservation Laws

要約 我々は、保存則の非線形系の逆問題を解決するための数値解析に基づいたニューラ … 続きを読む

カテゴリー: 35L65, 65M08, 65M32, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA | GRINNs: Godunov-Riemann Informed Neural Networks for Learning Hyperbolic Conservation Laws はコメントを受け付けていません