math-ph」カテゴリーアーカイブ

Identifying the Group-Theoretic Structure of Machine-Learned Symmetries

要約 最近、ディープラーニングは、重要な物理量を維持する対称変換を導出するために … 続きを読む

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Review of the Exponential and Cayley Map on SE(3) as relevant for Lie Group Integration of the Generalized Poisson Equation and Flexible Multibody Systems

要約 SE(3) の指数関数マップとケイリー マップは、剛体システムと柔軟体シス … 続きを読む

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Lie-Poisson Neural Networks (LPNets): Data-Based Computing of Hamiltonian Systems with Symmetries

要約 ハミルトン系の長期進化をデータに基づいて正確に予測するには、各時間ステップ … 続きを読む

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Symplectic model reduction of Hamiltonian systems using data-driven quadratic manifolds

要約 この研究では、データ駆動型 2 次多様体を使用した高次元ハミルトニアン シ … 続きを読む

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Review of the Exponential and Cayley Map on SE(3) as relevant for Lie Group Integration of the Generalized Poisson Equation and Flexible Multibody Systems

要約 SE(3) の指数関数マップとケイリー マップは、剛体システムと柔軟体シス … 続きを読む

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Rigorous dynamical mean field theory for stochastic gradient descent methods

要約 経験的なリスク最小化を使用してガウス データの観察から推定器 (M 推定器 … 続きを読む

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Gaussian Process Regression for Maximum Entropy Distribution

要約 最大エントロピー分布は、モーメント クロージャ問題に適した魅力的な確率密度 … 続きを読む

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Frugal random exploration strategy for shape recognition using statistical geometry

要約 非常に独特な戦略を展開して、未知の環境や形状を認識し、特徴付けることができ … 続きを読む

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Geometry in global coordinates in mechanics and optimal transport

要約 内積空間に埋め込まれた多様体の場合、{\it ハミルトン ベクトル場、アフ … 続きを読む

カテゴリー: 53C05, 53C42, 53D05, 53Z30, 53Z50, 70H05, 70H33, 70H45, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math-ph, math.DG, math.MP | Geometry in global coordinates in mechanics and optimal transport はコメントを受け付けていません

Towards fully covariant machine learning

要約 データの表現には、研究者の恣意的な選択が含まれます。 これらの選択はデータ … 続きを読む

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