math.NA」カテゴリーアーカイブ

Improving physics-informed DeepONets with hard constraints

要約 現在の物理学に基づいた (標準またはディープ オペレーター) ニューラル … 続きを読む

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A practical existence theorem for reduced order models based on convolutional autoencoders

要約 近年、偏微分方程式 (PDE) や縮小次数モデリング (ROM) の分野で … 続きを読む

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Stochastic Optimisation Framework using the Core Imaging Library and Synergistic Image Reconstruction Framework for PET Reconstruction

要約 確率的フレームワークをオープンソースの Core Imaging Libr … 続きを読む

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rKAN: Rational Kolmogorov-Arnold Networks

要約 コルモゴロフ-アーノルド ネットワーク (KAN) の開発は、深層学習にお … 続きを読む

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The significance of the configuration space Lie group for the constraint satisfaction in numerical time integration of multibody systems

要約 空間速度 (非ホロノミック速度) を使用した多体システム (MBS) のダ … 続きを読む

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Sparsifying dimensionality reduction of PDE solution data with Bregman learning

要約 古典的なモデル削減手法では、支配方程式を元の状態空間の線形部分空間に投影し … 続きを読む

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A generalizable framework for low-rank tensor completion with numerical priors

要約 低ランク テンソル補完は、テンソルの固有の構造を利用する方法であり、テンソ … 続きを読む

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Score-fPINN: Fractional Score-Based Physics-Informed Neural Networks for High-Dimensional Fokker-Planck-Levy Equations

要約 物理学、金融、生態学などの分野にわたる非ブラウン過程をモデル化する際に、高 … 続きを読む

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Tackling the Curse of Dimensionality in Fractional and Tempered Fractional PDEs with Physics-Informed Neural Networks

要約 分数および調整された分数偏微分方程式 (PDE) は、長距離相互作用、異常 … 続きを読む

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Rethink Tree Traversal

要約 行列計算の言語でバイナリ決定木のトラバーサルを実装する方法を示します。 私 … 続きを読む

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