物理に基づいたニューラルネットワーク に関する最新の記事

新しい技術で、いろんな業界の多流体フローのモデリング精度が向上してるよ。

新しい方法が、偏微分方程式を解くニューラルネットワークのトレーニングを向上させる。

新しい手法が、いろんなアプリケーションのために偏微分方程式のパラメータ推定を改善してるよ。

音響散乱予測を改善するための物理学と幾何学の組み合わせ。

この記事では、多孔弾性材料における流体挙動のモデリングのための高度な技術について話してるよ。

新しい手法がニューラルネットワークを使ってインターフェースを持つ電磁問題のモデル化を改善してるよ。

この記事では、微分方程式を解くためのチェビシェフスペクトルニューラルネットワークの利点について話してるよ。

機械学習が複雑な偏微分方程式にどやって取り組んでるかを発見しよう。

新しい方法は、複雑な時間分数方程式に効果的に取り組むためにニューラルネットワークを活用してるよ。

新しいアプローチは、より正確な予測のために機械学習と物理学を組み合わせてる。

新しい方法が、変数スケーリングを使って複雑な方程式のトレーニング効率を向上させるよ。

この記事では、楕円PDEの数値手法についてレビューしてて、コロケーションとニューラルネットワークに焦点を当ててるよ。

新しい方法が複雑な分数偏微分方程式を解くのを強化する。

機械学習は、技術応用を向上させるために量子制御技術を強化する。

SGM-PINNは、工学や物理学の複雑な方程式を解くためのトレーニング効率を向上させる。

材質の相ダイナミクスをシミュレーションするためのニューラルネットワークを使った研究。

新しい方法で、グローバルメッシュなしでPDEの解法が改善された。

新しいモデルは物理学とデータを組み合わせて、より良い地すべり予測を実現してるよ。

新しいニューラルネットワークモデルが波の挙動の予測を改善する。

物理に基づいたニューラルネットワークが部分微分代数方程式にどう取り組むかを発見しよう。

科学計算のためのニューラルネットワークでの学習率の改善を探求中。

新しい方法で物理情報コルモゴロフ-アーノルドネットワークのトレーニングとパフォーマンスが向上する。

ニューラルネットワークを使った新しい方法が、複雑な電磁場のモデリングを改善するよ。

ニューラルネットワークを使った形状最適化の新しいアプローチが、性能と効率を向上させる。

ニューラルネットワーク、その構造やいろんな分野での実用的な応用を探ろう。

ネックレスビームの探求とAIがその研究をどう強化するか。

この記事では、複雑な方程式を解くためのPINNsを改善するためにテンソル分解を使用することについて話しているよ。

PINNsは物理とデータを組み合わせて、複雑な科学問題を効率的に解決する。

新しいアプローチが設計と制御の不確実性に対処することで、システムのパフォーマンスを向上させる。

Galerkin-Boltzmannとニューラルネットワークを使った流体の挙動分析の新しいアプローチ。

革新的な方法が機械学習と物理を組み合わせて微分方程式を解決。

新しい方法が、複雑な物理方程式を解くためのニューラルネットワークの性能を向上させる。

物理に基づいたニューラルネットワークは、複雑な流体の流れを分析するための新しい方法を提供する。

研究者たちは、高度なモデリング技術を使って太陽の磁場シミュレーションを強化している。

新しい方法が高度な技術を使って地震波のモデリングの精度を向上させる。

FastVPINNsがニューラルネットワークを使って流体力学のモデリングをどう改善するかを発見しよう。

新しい手法は、流体の流れのシミュレーションを改善するために、ニューラルネットワークと有限要素技術を組み合わせてるんだ。

伝統的な方法とAIを組み合わせてPDEの解を強化する。

機械学習を使って心臓の電気信号をモデル化する。

機械学習が物質の流れの研究をどう改善するかを見てみよう。