math.NA」カテゴリーアーカイブ

Hypergraph $p$-Laplacian regularization on point clouds for data interpolation

要約 グラフの一般化として、ハイパーグラフは、データの高次関係をモデル化するため … 続きを読む

カテゴリー: 35J20, 49J55, 65N12, cs.LG, cs.NA, math.AP, math.NA | コメントする

Neural network-based Godunov corrections for approximate Riemann solvers using bi-fidelity learning

要約 Riemannの問題は、双曲線の部分微分方程式の計算モデリングにおいて基本 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.flu-dyn | コメントする

Parameter-free structure-texture image decomposition by unrolling

要約 この作業では、構造テクスチャー画像分解問題に取り組むためのパラメーターフリ … 続きを読む

カテゴリー: 68U10, 90C26, cs.CV, cs.NA, eess.IV, math.NA | コメントする

Computation-Aware Kalman Filtering and Smoothing

要約 Kalmanのフィルタリングとスムージングは​​、Gauss-Markov … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Computation-Aware Kalman Filtering and Smoothing はコメントを受け付けていません

Propagating Model Uncertainty through Filtering-based Probabilistic Numerical ODE Solvers

要約 ODEフィルターとしても知られる通常の微分方程式(ODE)のフィルタリング … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Propagating Model Uncertainty through Filtering-based Probabilistic Numerical ODE Solvers はコメントを受け付けていません

Transferable Foundation Models for Geometric Tasks on Point Cloud Representations: Geometric Neural Operators

要約 幾何学的特徴の取得に使用する基礎基礎モデルとして機能できる、前処理された幾 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC | Transferable Foundation Models for Geometric Tasks on Point Cloud Representations: Geometric Neural Operators はコメントを受け付けていません

Leray-Schauder Mappings for Operator Learning

要約 コンパクトな部分空間の有限次元近似を学習するためのLeray-Schaud … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Leray-Schauder Mappings for Operator Learning はコメントを受け付けていません

Error Bounds for Physics-Informed Neural Networks in Fokker-Planck PDEs

要約 確率微分方程式は確率過程の発展を記述するのに一般的に用いられる。このような … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph | Error Bounds for Physics-Informed Neural Networks in Fokker-Planck PDEs はコメントを受け付けていません

Adaptive Accelerated Proximal Gradient Methods with Variance Reduction for Composite Nonconvex Finite-Sum Minimization

要約 このホワイトペーパーでは、{\ sf aapg-Spider}を提案します … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.NA, math.NA, math.OC | Adaptive Accelerated Proximal Gradient Methods with Variance Reduction for Composite Nonconvex Finite-Sum Minimization はコメントを受け付けていません

Impilict Runge-Kutta based sparse identification of governing equations in biologically motivated systems

要約 データセットから物理システムおよび生物学的システムの統治方程式を特定するこ … 続きを読む

カテゴリー: 37N25, 65K05, 68T07, 92C42, 93B30, cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, q-bio.QM | Impilict Runge-Kutta based sparse identification of governing equations in biologically motivated systems はコメントを受け付けていません