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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...

2024.06.04

pythonアルゴリズム:Algorithmsシミュレーション機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning

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...

2024.06.03

pythonアルゴリズム:Algorithmsシミュレーション微分積分:Calculus機械学習:Machine Learning

街道をゆく中国・江南のみち

サマリー旅は人間が新しい場所を訪れ、異なる文化や歴史を体験するための行為であり、旅を通じて、歴史的な場所や文化遺産を訪れることで、歴史的な出来事や人々の生活を実際に感じることができ、歴史をより深く理解し、自分自身の視野を広げる...

2024.06.02

旅歴史紀行読書

中東欧のグラフィックアートとポスター

中東欧ヨーロッパの東部地域である東ヨーロッパは、東欧（とうおう）とも呼ばれ、欧州でも特に民族の構成が複雑で、文化や宗教も多種多様に存在する領域となる。その中でも"街道へ行けなかった国-ハンガリー"に述...

2024.06.01

アート:Art旅歴史紀行

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...

2024.05.31

pythonアルゴリズム:Algorithmsグラフ理論シミュレーション機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning

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...

2024.05.30

pythonアルゴリズム:Algorithmsシミュレーション幾何学:Geometry微分積分:Calculus機械学習:Machine Learning

重複のあるグループ正則化の概要と実装例について

概要重複のあるグループ正則化（Overlapping Group Lasso）は、機械学習や統計モデリングにおいて、特徴選択やモデルの係数の推定に使用される正則化手法の一種であり、通常のグループ正則化と...

2024.05.29

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングスパースモデリング幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

Relative Positional Encodingの概要とアルゴリズム及び実装例

Relative Positional Encodingについて Relative Positional Encoding（RPE）は、トランスフォーマー・アーキテクチャを使用するニューラルネットワークモデルにおいて...

2024.05.28

機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning

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...

2024.05.27

pythonアルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra

街道をゆく韓のくに紀行