-
最近の投稿
- Grasp EveryThing (GET): 1-DoF, 3-Fingered Gripper with Tactile Sensing for Robust Grasping
- Neural Inertial Odometry from Lie Events
- Physical synchronization of soft self-oscillating limbs for fast and autonomous locomotion
- CRADMap: Applied Distributed Volumetric Mapping with 5G-Connected Multi-Robots and 4D Radar Perception
- Learning Rock Pushability on Rough Planetary Terrain
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (38176) cs.CL (28850) cs.CV (43741) cs.HC (2915) cs.LG (43106) cs.RO (22722) cs.SY (3490) eess.IV (5071) eess.SY (3482) stat.ML (5612)
「math.NA」カテゴリーアーカイブ
Dimension reduction for derivative-informed operator learning: An analysis of approximation errors
要約 私たちは、ニューラルネットワークによる無限次元分離可能なヒルベルト空間間の … 続きを読む
Pychop: Emulating Low-Precision Arithmetic in Numerical Methods and Neural Networks
要約 計算科学における低精度の算術に対する需要の高まりに動機付けられているため、 … 続きを読む
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
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
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
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
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, cs.NA, math.NA
Learning Coarse-Grained Dynamics on Graph はコメントを受け付けていません
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
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
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
$p$-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