物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要と関連アルゴリズム及び実装例
物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要
Interaction Networks（INs）は、物理シミュレーションや他の科学的応用に使用される、グラフ構造を持つデータ間の...
python
Graph Network-based Simulatorsの概要とアルゴリズム及び実装例
Graph Network-based Simulatorsの概要
Graph Network-based Simulators（GNS）は、グラフネットワークを用いて物理システムの動的挙動を予測する物理シミュ...
物理シミュレーションに用いられるGraphNetworksの概要とアルゴリズム及び実装例
物理シミュレーションに用いられるGraphNetworksの概要
物理シミュレーションにおけるGraph Networksの応用は、複雑な物理システムを効率的かつ高精度にモデル化するための強力な手法となる。以下...
物理インフォームドニューラルネットワーク（PINNs）の概要とアルゴリズム及び実装例
物理インフォームドニューラルネットワーク（PINNs）の概要
物理インフォームドニューラルネットワーク（PINNs）は、データ駆動型の機械学習アプローチと物理モデリングを組み合わせた手法であり、ニューラルネッ...
有限体積法の概要と関連アルゴリズム及び実装例
有限体積法の概要
有限体積法（Finite Volume Method、FVM）は、偏微分方程式を解くための数値解法の一つであり、物理的な領域を有限個のセルに分割し、各セル内で方程式を平均化して離散化すること...
MeshGraphNetsの概要とアルゴリズム及び実装例
MeshGraphNetsの概要
MeshGraphNetsは、物理シミュレーションに特化したグラフニューラルネットワーク（GNN）の一種で、特にメッシュベースの表現を用いたシミュレーションに優れてたもので、M...
有限要素法の概要とアルゴリズム及び実装例
有限要素法の概要
有限要素法（Finite Element Method、FEM）は、物体や構造物の振る舞いや応力解析を数値的に解析するための手法であり、複雑な構造や物体に対する力や荷重の影響を詳細にモデル化...
ガウス・ザイデル法の概要とアルゴリズム及び実装例について
ガウス・ザイデル法の概要
ガウス・ザイデル法は、線形方程式の連立方程式の解を求めるための反復法の一つであり、特に、係数行列が対角要素が非ゼロであり、対角優位性を持つ場合に効果的な手法となる。
この方法では、方程式の...
深層強化学習（DRL）によるマルチエージェントシステムの概要と実装例
深層強化学習（DRL）によるマルチエージェントシステム
深層強化学習（DRL）によるマルチエージェントシステムの実装にはいくつかの方法がある。以下に一般的な手法について述べる。
1. 環境の定義: マルチエー...
ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合によるアルゴリズムと実装例について
ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合によるアルゴリズム
ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合は、確率的なモデルを利用してエージェントが環境とやり取りしながら最適な行動を選択する手法であり、ベイジ...