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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
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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CoRe Optimizer: An All-in-One Solution for Machine Learning
要約 最適化アルゴリズムとそのハイパーパラメータは、機械学習アプリケーションにお … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Learning Neural PDE Solvers with Parameter-Guided Channel Attention
要約 科学的機械学習 (SciML) は、偏微分方程式 (PDE) によって支配 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn, physics.geo-ph
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A Neural Network Warm-Start Approach for the Inverse Acoustic Obstacle Scattering Problem
要約 音の柔らかい星形の障害物に対する逆音響障害物問題を二次元で考察します。障害 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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Accurate deep learning sub-grid scale models for large eddy simulations
要約 ラージ渦シミュレーション (LES) の目的で開発されたサブグリッド スケ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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