「math.NA」カテゴリーアーカイブ

Convergent autoencoder approximation of low bending and low distortion manifold embeddings

投稿日: 2024年1月11日 作成者: jarxiv

要約 オートエンコーダはエンコーダとデコーダで構成され、高次元データの次元削減の … 続きを読む →

カテゴリー: 49J55, 53B12, 53B50, 53Z50, 65D05, 68T07, 68T09, cs.CV, cs.LG, cs.NA, math.NA | Convergent autoencoder approximation of low bending and low distortion manifold embeddings はコメントを受け付けていません

Generalized Lagrangian Neural Networks

投稿日: 2024年1月10日 作成者: jarxiv

要約 常微分方程式 (ODE) の解法にニューラル ネットワークを組み込むことは … 続きを読む →

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On the numerical reliability of nonsmooth autodiff: a MaxPool case study

投稿日: 2024年1月8日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、非滑らかな MaxPool 演算を伴うニューラル ネットワー … 続きを読む →

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Energy-Preserving Reduced Operator Inference for Efficient Design and Control

投稿日: 2024年1月8日 作成者: jarxiv

要約 エンジニアリング システムの計算モデルを何度も評価する必要がある多クエリ計 … 続きを読む →

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A Distributed Block Chebyshev-Davidson Algorithm for Parallel Spectral Clustering

投稿日: 2024年1月8日 作成者: jarxiv

要約 スペクトル クラスタリングにおけるスペクトル解析のための大規模な主要固有値 … 続きを読む →

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Physics-Informed Neural Networks for High-Frequency and Multi-Scale Problems using Transfer Learning

投稿日: 2024年1月8日 作成者: jarxiv

要約 Physics-informed Neural Network (PINN … 続きを読む →

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Robust Physics Informed Neural Networks

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) 解を近似するために、物理情報に基づいたニューラル … 続きを読む →

カテゴリー: 65M99, 68T07, cs.LG, cs.NA, G.1.8, math.NA | Robust Physics Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Generating synthetic data for neural operators

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 最近の文献には、現在の数値ソルバーでは到達できない偏微分方程式（PDE）の … 続きを読む →

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Approximating Numerical Flux by Fourier Neural Operators for the Hyperbolic Conservation Laws

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 PDEを数値的に解くための古典的な数値スキームが存在し、最近ではニューラル … 続きを読む →

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Approximating Numerical Flux by Fourier Neural Operators for the Hyperbolic Conservation Laws

投稿日: 2024年1月4日 作成者: jarxiv

要約 PDEを数値的に解くための古典的な数値スキームが存在し、最近ではニューラル … 続きを読む →

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