「math.NA」カテゴリーアーカイブ

Approximation Rates for Shallow ReLU$^k$ Neural Networks on Sobolev Spaces via the Radon Transform

投稿日: 2024年8月21日 作成者: jarxiv

要約 $\Omega\subset \mathbb{R}^d$ を有界領域としま … 続きを読む →

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A Unified Framework to Enforce, Discover, and Promote Symmetry in Machine Learning

投稿日: 2024年8月20日 作成者: jarxiv

要約 対称性は自然界全体に存在し、物理学と機械学習においてますます中心的な役割を … 続きを読む →

カテゴリー: 15B30, 22E15, 22E70, 47D03, 54H15, 57S99, 5808, 58D19, 58K70, 65F55, 68Q32, 68T07, 70G65, 70H33, 90C25, cs.LG, cs.NA, math.DG, math.NA | A Unified Framework to Enforce, Discover, and Promote Symmetry in Machine Learning はコメントを受け付けていません

InVAErt networks for amortized inference and identifiability analysis of lumped parameter hemodynamic models

投稿日: 2024年8月16日 作成者: jarxiv

要約 電子健康記録 (EHR) から心臓血管モデルのパラメーターを推定することは … 続きを読む →

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Generalization capabilities of MeshGraphNets to unseen geometries for fluid dynamics

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、MeshGraphNets (MGN) の一般化機能を調査し … 続きを読む →

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Parallel transport on matrix manifolds and Exponential Action

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 行列の指数関数と指数作用の観点から、疑似リーマン計量のファミリーを使用して … 続きを読む →

カテゴリー: 15A16, 15A18, 15B10, 22E70, 51F25, 53C80, 53Z99, cs.CV, cs.NA, math.NA | Parallel transport on matrix manifolds and Exponential Action はコメントを受け付けていません

Back-Projection Diffusion: Solving the Wideband Inverse Scattering Problem with Diffusion Models

投稿日: 2024年8月12日 作成者: jarxiv

要約 広帯域逆投影拡散、広帯域散乱データからの逆散乱マップによって引き起こされる … 続きを読む →

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Improved Monte Carlo tree search formulation with multiple root nodes for discrete sizing optimization of truss structures

投稿日: 2024年8月8日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、トラス構造の離散最適設計のための改良型モンテカルロ木探索(IMC … 続きを読む →

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Maximal Volume Matrix Cross Approximation for Image Compression and Least Squares Solution

投稿日: 2024年8月7日 作成者: jarxiv

要約 最大体積部分行列に基づいた古典的な行列の交差近似を研究します。 私たちの主 … 続きを読む →

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Neural networks for bifurcation and linear stability analysis of steady states in partial differential equations

投稿日: 2024年8月6日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、非線形偏微分方程式 (PDE) を解くためのニューラル ネッ … 続きを読む →

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Discovering Artificial Viscosity Models for Discontinuous Galerkin Approximation of Conservation Laws using Physics-Informed Machine Learning

投稿日: 2024年8月6日 作成者: jarxiv

要約 有限要素ベースの保存則の高次ソルバーは高い精度を提供しますが、ギブス現象に … 続きを読む →

カテゴリー: 35L65, 65M60, 68T01, cs.LG, cs.NA, math.NA | Discovering Artificial Viscosity Models for Discontinuous Galerkin Approximation of Conservation Laws using Physics-Informed Machine Learning はコメントを受け付けていません