「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ

Learning Neural PDE Solvers with Parameter-Guided Channel Attention

投稿日: 2023年7月24日 作成者: jarxiv

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 →

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A Neural Network Warm-Start Approach for the Inverse Acoustic Obstacle Scattering Problem

投稿日: 2023年7月24日 作成者: jarxiv

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 →

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Accurate deep learning sub-grid scale models for large eddy simulations

投稿日: 2023年7月20日 作成者: jarxiv

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 →

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Automatic Differentiation for Inverse Problems with Applications in Quantum Transport

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 逆量子輸送問題に対して、ニューラル ソルバーと量子送信境界モデルの微分可能 … 続きを読む →

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Assessment of Reinforcement Learning Algorithms for Nuclear Power Plant Fuel Optimization

投稿日: 2023年7月18日 作成者: jarxiv

要約 核燃料装填パターンの最適化問題は、大規模な組み合わせ最適化のクラスに属しま … 続きを読む →

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Solving higher-order Lane-Emden-Fowler type equations using physics-informed neural networks: benchmark tests comparing soft and hard constraints

投稿日: 2023年7月17日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、高次の常微分方程式 (ODE) を解くことを目的として、物理 … 続きを読む →

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$Φ$-DVAE: Physics-Informed Dynamical Variational Autoencoders for Unstructured Data Assimilation

投稿日: 2023年7月17日 作成者: jarxiv

要約 非構造化データを物理モデルに組み込むことは、データ同化において浮上している … 続きを読む →

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Generative adversarial networks for data-scarce spectral applications

投稿日: 2023年7月17日 作成者: jarxiv

要約 敵対的生成ネットワーク (GAN) は、生成人工知能の分野で最も堅牢で汎用 … 続きを読む →

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Auxiliary-Tasks Learning for Physics-Informed Neural Network-Based Partial Differential Equations Solving

投稿日: 2023年7月13日 作成者: jarxiv

要約 物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINN) は、偏微分方程式 … 続きを読む →

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Local Conditional Neural Fields for Versatile and Generalizable Large-Scale Reconstructions in Computational Imaging

投稿日: 2023年7月13日 作成者: jarxiv

要約 ディープラーニングは計算によるイメージングを変革しましたが、従来のピクセル … 続きを読む →

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