「math.NA」カテゴリーアーカイブ

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

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年11月4日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年10月31日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年10月30日 作成者: jarxiv

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 →

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LAMA: Stable Dual-Domain Deep Reconstruction For Sparse-View CT

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 逆の問題は、多くのアプリケーション、特に断層撮影イメージングで発生します。 … 続きを読む →

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Parametric model reduction of mean-field and stochastic systems via higher-order action matching

投稿日: 2024年10月28日 作成者: jarxiv

要約 この研究の目的は、確率論的効果と平均場効果を特徴とし、物理パラメータに依存 … 続きを読む →

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Super Gradient Descent: Global Optimization requires Global Gradient

投稿日: 2024年10月28日 作成者: jarxiv

要約 大域的最小化は最適化、特に機械学習における基本的な課題であり、関数の大域的 … 続きを読む →

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Using Parametric PINNs for Predicting Internal and External Turbulent Flows

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 2 方程式渦粘性モデルを採用した数値流体力学 (CFD) ソルバーは、レイ … 続きを読む →

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DL-Polycube: Deep learning enhanced polycube method for high-quality hexahedral mesh generation and volumetric spline construction

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、深層学習とポリキューブ法 (DL-Polycube) を統合 … 続きを読む →

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Learning to Control the Smoothness of Graph Convolutional Network Features

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 Oono とスズキ [ICLR、2020] および Cai と Wang … 続きを読む →

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