math.NA」カテゴリーアーカイブ

BC-ADMM: An Efficient Non-convex Constrained Optimizer with Robotic Applications

要約 非凸の制約最適化は、マルチエージェントナビゲーション、UAV軌道最適化、ソ … 続きを読む

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A score-based particle method for homogeneous Landau equation

要約 プラズマのLandau方程式を解くための新しいスコアベースの粒子法を提案し … 続きを読む

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FEABench: Evaluating Language Models on Multiphysics Reasoning Ability

要約 現実世界の正確なシミュレーションを構築し、定量的問題に答えるために数値ソル … 続きを読む

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Learning Coarse-Grained Dynamics on Graph

要約 グラフニューラルネットワーク(GNN)非マルコビアンモデリングフレームワー … 続きを読む

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Dimension-Free Convergence of Diffusion Models for Approximate Gaussian Mixtures

要約 拡散モデルは、特に反復除去を通じて高品質のサンプルを生成する際に、並外れた … 続きを読む

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Data-Efficient Kernel Methods for Learning Differential Equations and Their Solution Operators: Algorithms and Error Analysis

要約 我々は、微分方程式とその解マップを学習するための新しいカーネルベースのフレ … 続きを読む

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A Unified Approach to Analysis and Design of Denoising Markov Models

要約 拡散モデルや流れベースのモデルなどの測定輸送に基づく確率的生成モデルは、多 … 続きを読む

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$p$-Adic Polynomial Regression as Alternative to Neural Network for Approximating $p$-Adic Functions of Many Variables

要約 連続関数を近似する方法$ \ mathbb {z} _ {p}^{n} \ … 続きを読む

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Patient-specific prediction of glioblastoma growth via reduced order modeling and neural networks

要約 膠芽腫は、成人の最も攻撃的な脳腫瘍の1つであり、基礎となる脳微細構造によっ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, eess.IV, math.NA, physics.bio-ph, q-bio.TO | Patient-specific prediction of glioblastoma growth via reduced order modeling and neural networks はコメントを受け付けていません

Data-driven construction of a generalized kinetic collision operator from molecular dynamics

要約 データ駆動型のアプローチを導入して、分子動力学から一般化された運動衝突オペ … 続きを読む

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