math.NA」カテゴリーアーカイブ

Learning to Solve Related Linear Systems

要約 複数のパラメータ化された関連システムを解決することは、多くの数値タスクの重 … 続きを読む

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A discontinuity-capturing neural network with categorical embedding and its application to anisotropic elliptic interface problems

要約 この論文では、区分的な滑らかな機能を表すために、カテゴリー埋め込みを備えた … 続きを読む

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Hypergraph $p$-Laplacian regularization on point clouds for data interpolation

要約 グラフの一般化として、ハイパーグラフは、データの高次関係をモデル化するため … 続きを読む

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Neural network-based Godunov corrections for approximate Riemann solvers using bi-fidelity learning

要約 Riemannの問題は、双曲線の部分微分方程式の計算モデリングにおいて基本 … 続きを読む

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Parameter-free structure-texture image decomposition by unrolling

要約 この作業では、構造テクスチャー画像分解問題に取り組むためのパラメーターフリ … 続きを読む

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Computation-Aware Kalman Filtering and Smoothing

要約 Kalmanのフィルタリングとスムージングは​​、Gauss-Markov … 続きを読む

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Propagating Model Uncertainty through Filtering-based Probabilistic Numerical ODE Solvers

要約 ODEフィルターとしても知られる通常の微分方程式(ODE)のフィルタリング … 続きを読む

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Transferable Foundation Models for Geometric Tasks on Point Cloud Representations: Geometric Neural Operators

要約 幾何学的特徴の取得に使用する基礎基礎モデルとして機能できる、前処理された幾 … 続きを読む

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Leray-Schauder Mappings for Operator Learning

要約 コンパクトな部分空間の有限次元近似を学習するためのLeray-Schaud … 続きを読む

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Error Bounds for Physics-Informed Neural Networks in Fokker-Planck PDEs

要約 確率微分方程式は確率過程の発展を記述するのに一般的に用いられる。このような … 続きを読む

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