「math.NA」カテゴリーアーカイブ

Auto-weighted Bayesian Physics-Informed Neural Networks and robust estimations for multitask inverse problems in pore-scale imaging of dissolution

投稿日: 2023年8月25日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、細孔スケールイメージングにおける新しいデータ同化戦略を紹介し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, cs.NE, math.NA | Auto-weighted Bayesian Physics-Informed Neural Networks and robust estimations for multitask inverse problems in pore-scale imaging of dissolution はコメントを受け付けていません

Learning Only On Boundaries: a Physics-Informed Neural operator for Solving Parametric Partial Differential Equations in Complex Geometries

投稿日: 2023年8月25日 作成者: jarxiv

要約 最近、深層学習サロゲートとニューラル オペレーターが偏微分方程式 (PDE … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph | Learning Only On Boundaries: a Physics-Informed Neural operator for Solving Parametric Partial Differential Equations in Complex Geometries はコメントを受け付けていません

On-Manifold Projected Gradient Descent

投稿日: 2023年8月24日 作成者: jarxiv

要約 この研究は、入力空間からこれらのクラス多様体への非線形射影とともに、高次元 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | On-Manifold Projected Gradient Descent はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.AI, cs.NA, math.AP, math.NA, math.PR | Convergence guarantee for consistency models はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: 65D05, cs.AI, cs.NA, math.NA | On the accuracy of interpolation based on single-layer artificial neural networks はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Local Function Complexity for Active Learning via Mixture of Gaussian Processes はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, physics.comp-ph | Physics-Informed Boundary Integral Networks (PIBI-Nets): A Data-Driven Approach for Solving Partial Differential Equations はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.ML, stat.TH | Solving PDEs on Spheres with Physics-Informed Convolutional Neural Networks はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph | An Expert’s Guide to Training Physics-informed Neural Networks はコメントを受け付けていません