python 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...
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python python 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...
python 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...
python 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...
python 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...
python 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...
python 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...
python 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...
python 非最大値抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)アルゴリズムの概要と実装例について
非最大値抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)アルゴリズムの概要
非最大値抑制（Non-Maximum Suppression、NMS）は、物体検出などのコンピュータビジョンのタスクに使用され...
python モンテカルロドロップアウトの概要とアルゴリズム及び実装例について
モンテカルロドロップアウトの概要
モンテカルロドロップアウト（Monte Carlo Dropout）は、ドロップアウト（Dropout）を用いたニューラルネットワークの推論時における不確かさの推定手法となる。通...