-
最近の投稿
- Dexterous Control of an 11-DOF Redundant Robot for CT-Guided Needle Insertion With Task-Oriented Weighted Policies
- Large-Scale Multi-Robot Coverage Path Planning on Grids with Path Deconfliction
- Neuro-Symbolic Generation of Explanations for Robot Policies with Weighted Signal Temporal Logic
- Exploiting Euclidean Distance Field Properties for Fast and Safe 3D planning with a modified Lazy Theta*
- Nonlinear Oscillatory Response of Automated Vehicle Car-following: Theoretical Analysis with Traffic State and Control Input Limits
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (38980) cs.CL (29478) cs.CV (44402) cs.HC (2967) cs.LG (43891) cs.RO (23263) cs.SY (3556) eess.IV (5114) eess.SY (3548) stat.ML (5706)
「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
Context parroting: A simple but tough-to-beat baseline for foundation models in scientific machine learning
要約 科学機械学習のための最近開発された時系列基礎モデルは、物理システムを予測す … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, physics.comp-ph
Context parroting: A simple but tough-to-beat baseline for foundation models in scientific machine learning はコメントを受け付けていません
Potential failures of physics-informed machine learning in traffic flow modeling: theoretical and experimental analysis
要約 この研究では、トラフィックフローモデリングのための物理学に基づいた機械学習 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
Potential failures of physics-informed machine learning in traffic flow modeling: theoretical and experimental analysis はコメントを受け付けていません
Learning Nonlinear Dynamics in Physical Modelling Synthesis using Neural Ordinary Differential Equations
要約 モーダル合成方法は、分散された音楽システムをモデル化するための長年のアプロ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.SD, eess.AS, physics.comp-ph
Learning Nonlinear Dynamics in Physical Modelling Synthesis using Neural Ordinary Differential Equations はコメントを受け付けていません
Automatically Differentiable Model Updating (ADiMU): conventional, hybrid, and neural network material model discovery including history-dependency
要約 フルフィールドの変位とグローバルな力データ（グローバル、間接発見）またはひ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
Automatically Differentiable Model Updating (ADiMU): conventional, hybrid, and neural network material model discovery including history-dependency はコメントを受け付けていません
Robustly optimal dynamics for active matter reservoir computing
要約 貯水池コンピューティング（RC）パラダイムにおけるアクティブ物質の情報処理 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.soft, cs.LG, nlin.AO, physics.comp-ph
Robustly optimal dynamics for active matter reservoir computing はコメントを受け付けていません
PINN-MEP: Continuous Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems
要約 物理システムにおける立体構造遷移を特徴付けることは、計算科学の根本的な課題 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.chem-ph, physics.comp-ph
PINN-MEP: Continuous Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems はコメントを受け付けていません
Is the end of Insight in Sight ?
要約 物理学に基づいたニューラルネットワーク（PINN）ベースの深い学習アプリケ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.data-an
Is the end of Insight in Sight ? はコメントを受け付けていません
Mitigating mode collapse in normalizing flows by annealing with an adaptive schedule: Application to parameter estimation
要約 正規化フロー（NFS）は、複雑な分布から相関していないサンプルを提供し、パ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.data-an, q-bio.QM, stat.ML
Mitigating mode collapse in normalizing flows by annealing with an adaptive schedule: Application to parameter estimation はコメントを受け付けていません
PINN-MEP: Continuous Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems
要約 物理システムにおける立体構造遷移を特徴付けることは、計算科学の根本的な課題 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.chem-ph, physics.comp-ph
PINN-MEP: Continuous Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems はコメントを受け付けていません
Aerodynamic and structural airfoil shape optimisation via Transfer Learning-enhanced Deep Reinforcement Learning
要約 このペーパーの主な目的は、併用空力および構造基準に基づいてエアフォイルのジ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
Aerodynamic and structural airfoil shape optimisation via Transfer Learning-enhanced Deep Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません