「math.NA」カテゴリーアーカイブ

Operator learning without the adjoint

投稿日: 2024年2月1日 作成者: jarxiv

要約 演算子の学習の中心には謎があります。つまり、随伴演算子を調べずにデータから … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA | Operator learning without the adjoint はコメントを受け付けていません

Bayesian Optimization with Noise-Free Observations: Improved Regret Bounds via Random Exploration

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ノイズのない観測によるベイズ最適化を研究します。 クエリ ポ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Bayesian Optimization with Noise-Free Observations: Improved Regret Bounds via Random Exploration はコメントを受け付けていません

Learning Domain-Independent Green’s Function For Elliptic Partial Differential Equations

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 グリーン関数は偏微分方程式 (PDE) を特徴付け、その解を領域全体に積分 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph | Learning Domain-Independent Green’s Function For Elliptic Partial Differential Equations はコメントを受け付けていません

Weighted least-squares approximation with determinantal point processes and generalized volume sampling

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 ランダムな点 $x_1 での関数の評価を使用して、いくつかの特徴マップ $ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.TH | Weighted least-squares approximation with determinantal point processes and generalized volume sampling はコメントを受け付けていません

Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier–Stokes Equations

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 長年にわたるコンピューティング能力の向上により、シミュレーションはより複雑 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 76M10, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.flu-dyn | Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier–Stokes Equations はコメントを受け付けていません

PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル演算子は、偏微分方程式 (PDE) の代理モデルとして最近人気が … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph | PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations はコメントを受け付けていません

Signature Methods in Machine Learning

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 署名ベースの技術は、進化するデータの複雑なストリーム間の相互作用に対する数 … 続きを読む →

カテゴリー: 34F05, 60L10, 68Q32, 93C15, cs.LG, cs.NA, math.CA, math.NA, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Signature Methods in Machine Learning はコメントを受け付けていません

An Orthogonal Polynomial Kernel-Based Machine Learning Model for Differential-Algebraic Equations

投稿日: 2024年1月26日 作成者: jarxiv

要約 微分方程式および積分方程式を解くための最小二乗サポート ベクトル回帰 (L … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | An Orthogonal Polynomial Kernel-Based Machine Learning Model for Differential-Algebraic Equations はコメントを受け付けていません

A Theory of General Difference in Continuous and Discrete Domain

投稿日: 2024年1月26日 作成者: jarxiv

要約 数値差分アルゴリズムはデジタル時代の中核要素ですが、ノイズの影響を受けやす … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.DM, cs.NA, math.NA | A Theory of General Difference in Continuous and Discrete Domain はコメントを受け付けていません

Graph-Informed Neural Networks for Sparse Grid-Based Discontinuity Detectors

投稿日: 2024年1月26日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、不連続関数の不連続界面を検出するための新しいアプローチを紹介 … 続きを読む →

カテゴリー: 03D32, 65D40, 68T07, cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA | Graph-Informed Neural Networks for Sparse Grid-Based Discontinuity Detectors はコメントを受け付けていません