nlin.CD」カテゴリーアーカイブ

Adjoint Sensitivities of Chaotic Flows without Adjoint Solvers: A Data-Driven Approach

要約 1 回の計算で、随伴感度解析により、システムのすべてのパラメーターに関する … 続きを読む

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Attractor reconstruction with reservoir computers: The effect of the reservoir’s conditional Lyapunov exponents on faithful attractor reconstruction

要約 リザーバー コンピューティングは、フラクタル次元やリアプノフ スペクトル全 … 続きを読む

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Nonlinear vibration of a dipteran flight robot system with rotational geometric nonlinearity

要約 昆虫の双翅目飛行機構は、非線形飛行ロボット システムの設計によく使用されま … 続きを読む

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Autoencoders for discovering manifold dimension and coordinates in data from complex dynamical systems

要約 物理学や工学における多くの現象は形式的には高次元ですが、その長期的な力学は … 続きを読む

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Autoencoders for discovering manifold dimension and coordinates in data from complex dynamical systems

要約 物理学や工学における多くの現象は形式的には高次元ですが、その長期的な力学は … 続きを読む

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A Language and Its Dimensions: Intrinsic Dimensions of Language Fractal Structures

要約 本論文では、言語フラクタル構造という新しい研究対象を紹介します。 自然言語 … 続きを読む

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A Language and Its Dimensions: Intrinsic Dimensions of Language Fractal Structures

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Machine-learning parameter tracking with partial state observation

要約 複雑で非線形の動的システムには時間とともに変化するパラメーターが含まれるこ … 続きを読む

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Beyond expectations: Residual Dynamic Mode Decomposition and Variance for Stochastic Dynamical Systems

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

Turbulence Scaling from Deep Learning Diffusion Generative Models

要約 複雑な空間的および時間的構造は乱流流体の流れに固有の特性であり、それらを理 … 続きを読む

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