「math.NA」カテゴリーアーカイブ

Tensor PCA from basis in tensor space

投稿日: 2024年1月3日 作成者: jarxiv

要約 この論文の目的は、テンソル PCA の数学的枠組みを提示することです。 提 … 続きを読む →

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Operator learning for hyperbolic partial differential equations

投稿日: 2024年1月1日 作成者: jarxiv

要約 入出力トレーニングペアから 2 つの変数の双曲線偏微分方程式 (PDE) … 続きを読む →

カテゴリー: 35L20, 47A58, 65F55, 65M80, cs.LG, cs.NA, math.NA | Operator learning for hyperbolic partial differential equations はコメントを受け付けていません

Learning robust marking policies for adaptive mesh refinement

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、標準の適応有限要素法 (AFEM) で行われるマーキングの決 … 続きを読む →

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Solving PDE-constrained Control Problems Using Operator Learning

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

要約 複雑な物理システムのモデリングと制御は、現実世界の問題において不可欠です。 … 続きを読む →

カテゴリー: 68U07, cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC, physics.comp-ph | Solving PDE-constrained Control Problems Using Operator Learning はコメントを受け付けていません

A Mathematical Guide to Operator Learning

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 演算子学習は、基礎となる力学システムまたは偏微分方程式 (PDE) の特性 … 続きを読む →

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Automating the Design of Multigrid Methods with Evolutionary Program Synthesis

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 最も基本的な自然法則の多くは、偏微分方程式 (PDE) として定式化できま … 続きを読む →

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PhysRFANet: Physics-Guided Neural Network for Real-Time Prediction of Thermal Effect During Radiofrequency Ablation Treatment

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 高周波アブレーション (RFA) は、固形腫瘍をアブレーションするために広 … 続きを読む →

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Machine learning and domain decomposition methods — a survey

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 ブラックボックス機械学習手法と、従来の数値手法の経験および多様な応用分野の … 続きを読む →

カテゴリー: 65F10, 65N22, 65N55, 68T05, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Machine learning and domain decomposition methods — a survey 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: 2023年12月22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 →

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Learned reconstruction methods for inverse problems: sample error estimates

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 学習ベースのデータ駆動型技術は、最近、逆問題の再構成と正則化の分野で主な関 … 続きを読む →

カテゴリー: 47A52, 47J06, 62F12, 65J22, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Learned reconstruction methods for inverse problems: sample error estimates はコメントを受け付けていません