可逆シンプレクティック動力学の学習【JST・京大機械翻訳】

Valperga Riccardo; Webster Kevin; Klein Victoria; Turaev Dmitry; Lamb Jeroen S. W.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210797060339 整理番号：22P0338532

可逆シンプレクティック動力学の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning reversible symplectic dynamics

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発行年： 2022年04月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

時間反転対称性は,興味ある多くの動的系における構造的性質として自然に生じる。ハードワイリング対称性の重要性は機械学習においてますます認識されているが,今日まで,これは時間反転性を持つ。本論文では,データからの時間可逆動的システム学習のための新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案した。特にシンプレクティックシステムへの適応について,物理情報学習における重要性から焦点を当てた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

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