「nlin.CD」カテゴリーアーカイブ

Parametric roll oscillations of a hydrodynamic Chaplygin sleigh

投稿日: 2023年10月12日 作成者: jarxiv

要約 生体模倣水中ロボットは、前方に推進するために横方向の周期振動運動を使用しま … 続きを読む →

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Digital twins of nonlinear dynamical systems: A perspective

投稿日: 2023年9月21日 作成者: jarxiv

要約 デジタルツインは、最近幅広い分野で大きな注目を集めています。 非線形動的シ … 続きを読む →

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Model-free tracking control of complex dynamical trajectories with machine learning

投稿日: 2023年9月21日 作成者: jarxiv

要約 動的システムが所望の軌道を追跡できるようにする非線形追跡制御はロボット工学 … 続きを読む →

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Effective Latent Differential Equation Models via Attention and Multiple Shooting

投稿日: 2023年9月15日 作成者: jarxiv

要約 科学的機械学習 (SciML) は、ドメイン認識型の解釈可能なモデルと不可 … 続きを読む →

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Improving Scientific Machine Learning via Attention and Multiple Shooting

投稿日: 2023年9月7日 作成者: jarxiv

要約 科学的機械学習 (SciML) は、ドメイン認識型の解釈可能なモデルと不可 … 続きを読む →

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Discovering Conservation Laws using Optimal Transport and Manifold Learning

投稿日: 2023年8月23日 作成者: jarxiv

要約 保存則は、非線形力学システムを理解、特徴付け、モデル化するための重要な理論 … 続きを読む →

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

投稿日: 2023年8月22日 作成者: jarxiv

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

A Bio-Inspired Chaos Sensor Model Based on the Perceptron Neural Network: Machine Learning Concept and Application for Computational Neuro-Science

投稿日: 2023年8月16日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、神経力学システムにおけるスパイク列のエントロピーを推定するた … 続きを読む →

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Evaluating generation of chaotic time series by convolutional generative adversarial networks

投稿日: 2023年8月7日 作成者: jarxiv

要約 複雑な時系列信号を模倣した時系列を生成する畳み込みニューラルネットワークの … 続きを読む →

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Data-driven low-dimensional dynamic model of Kolmogorov flow

投稿日: 2023年8月2日 作成者: jarxiv

要約 流れのダイナミクスを捉える次数低減モデル (ROM) は、シミュレーション … 続きを読む →

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