「math.NA」カテゴリーアーカイブ

Energy Dissipation Preserving Physics Informed Neural Network for Allen-Cahn Equations

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、物理学に基づいて、定数および縮退移動度、多項式および対数エネル … 続きを読む →

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Optimal Oblivious Subspace Embeddings with Near-optimal Sparsity

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 忘却部分空間埋め込みは、任意の $d$ 次元部分空間について、高い確率で … 続きを読む →

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Physics-informed Discretization-independent Deep Compositional Operator Network

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 広範囲のパラメーターに対してパラメトリック偏微分方程式 (PDE) を解く … 続きを読む →

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Physics-Informed Geometry-Aware Neural Operator

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 工学設計の問題には、多くの場合、可変 PDE パラメーターと領域ジオメトリ … 続きを読む →

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Arithmetical Binary Decision Tree Traversals

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、算術演算を使用して二分決定木を走査するための一連の方法を紹介 … 続きを読む →

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MicroAdam: Accurate Adaptive Optimization with Low Space Overhead and Provable Convergence

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、理論的な収束保証を維持しながら、特にメモリのオーバーヘッドを最小 … 続きを読む →

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DiffusionPDE: Generative PDE-Solving Under Partial Observation

投稿日: 2024年11月4日 作成者: jarxiv

要約 生成的拡散モデルを用いて偏微分方程式（PDE）を解くための一般的な枠組みを … 続きを読む →

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Derivative-enhanced Deep Operator Network

投稿日: 2024年10月31日 作成者: jarxiv

要約 関数空間間のマッピングを学習するニューラル演算子のクラスであるディープ演算 … 続きを読む →

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GRINNs: Godunov-Riemann Informed Neural Networks for Learning Hyperbolic Conservation Laws

投稿日: 2024年10月30日 作成者: jarxiv

要約 我々は、保存則の非線形系の逆問題を解決するための数値解析に基づいたニューラ … 続きを読む →

カテゴリー: 35L65, 65M08, 65M32, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA | GRINNs: Godunov-Riemann Informed Neural Networks for Learning Hyperbolic Conservation Laws はコメントを受け付けていません

LAMA: Stable Dual-Domain Deep Reconstruction For Sparse-View CT

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 逆の問題は、多くのアプリケーション、特に断層撮影イメージングで発生します。 … 続きを読む →

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