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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
Discovering Conservation Laws using Optimal Transport and Manifold Learning
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
カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, nlin.SI, physics.comp-ph, physics.data-an
Discovering Conservation Laws using Optimal Transport and Manifold Learning はコメントを受け付けていません
Physics-Informed Boundary Integral Networks (PIBI-Nets): A Data-Driven Approach for Solving Partial Differential Equations
要約 偏微分方程式 (PDE) は、力学システムにおける多くの関連現象を記述する … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, physics.comp-ph
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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
カテゴリー: cs.RO, math-ph, math.DG, math.MP, physics.comp-ph
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An Expert’s Guide to Training Physics-informed Neural Networks
要約 物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) は、観測データと … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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Unsupervised machine-learning shock-capturing technique for high-order solvers
要約 ガウス混合モデル (GMM) に基づいた新しい教師なし機械学習衝撃捕捉アル … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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Diffusion probabilistic models enhance variational autoencoder for crystal structure generative modeling
要約 結晶拡散変分オートエンコーダ(CDVAE)は、スコアマッチングを利用して、 … 続きを読む
カテゴリー: 68T07, cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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Data-driven modeling of Landau damping by physics-informed neural networks
要約 運動論的アプローチは、一般にマイクロスケールのプラズマ物理問題を扱うには正 … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.HE, cs.LG, physics.comp-ph, physics.plasm-ph, physics.space-ph
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A Neural Network Warm-Start Approach for the Inverse Acoustic Obstacle Scattering Problem
要約 ここでは、障害物の境界は、対象物の外側にある受信機の集合における散乱場の測 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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Accurate generation of stochastic dynamics based on multi-model Generative Adversarial Networks
要約 Generative Adversarial Networks (GAN) … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph, stat.ML
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Graph Structure from Point Clouds: Geometric Attention is All You Need
要約 グラフ ニューラル ネットワークの使用により、高エネルギー物理学で見られる … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.comp-ph, physics.ins-det
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