「math.NA」カテゴリーアーカイブ

Convergence guarantee for consistency models

投稿日: 2023年8月23日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、拡散モデルによって生成されたサンプルと同等のサンプルを生成できる … 続きを読む →

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Beyond expectations: Residual Dynamic Mode Decomposition and Variance for Stochastic Dynamical Systems

投稿日: 2023年8月22日 作成者: jarxiv

要約 コープマン演算子は非線形力学システムを線形化し、そのスペクトル情報を非常に … 続きを読む →

カテゴリー: 37H99, 37M10, 37N25, 47A10, 47B33, 65P99, cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, math.SP, nlin.CD | Beyond expectations: Residual Dynamic Mode Decomposition and Variance for Stochastic Dynamical Systems はコメントを受け付けていません

On the accuracy of interpolation based on single-layer artificial neural networks

投稿日: 2023年8月22日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、構造がニューロンの数と種類によって決定されるように、フィードフ … 続きを読む →

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Local Function Complexity for Active Learning via Mixture of Gaussian Processes

投稿日: 2023年8月21日 作成者: jarxiv

要約 実世界のデータの不均一性（観測ノイズ レベルの変化やソース関数の構造の複雑 … 続きを読む →

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Physics-Informed Boundary Integral Networks (PIBI-Nets): A Data-Driven Approach for Solving Partial Differential Equations

投稿日: 2023年8月21日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) は、力学システムにおける多くの関連現象を記述する … 続きを読む →

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Solving PDEs on Spheres with Physics-Informed Convolutional Neural Networks

投稿日: 2023年8月21日 作成者: jarxiv

要約 物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) は、さまざまな実 … 続きを読む →

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An Expert’s Guide to Training Physics-informed Neural Networks

投稿日: 2023年8月17日 作成者: jarxiv

要約 物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) は、観測データと … 続きを読む →

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Achieving High Accuracy with PINNs via Energy Natural Gradients

投稿日: 2023年8月16日 作成者: jarxiv

要約 我々は、物理情報に基づくニューラルネットワーク（PINN）およびディープリ … 続きを読む →

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On regularized Radon-Nikodym differentiation

投稿日: 2023年8月16日 作成者: jarxiv

要約 ラドン-ニコジム導関数の推定の問題について説明します。 この問題は、共変量 … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T05, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.ML, stat.TH | On regularized Radon-Nikodym differentiation はコメントを受け付けていません

RANS-PINN based Simulation Surrogates for Predicting Turbulent Flows

投稿日: 2023年8月14日 作成者: jarxiv

要約 物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) は、微分方程式に … 続きを読む →

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