物理学シミュレーションと機械学習の融合最前線

テクノロジーカテゴリーの変更を依頼記事元:

akichan-f.medium.com

38 usersがブックマークコメント

記事へのコメント1件

注目コメント
新着コメント

endo_5501 “目標時刻tまでを10² ~ 10³ オーダーで分割した各ステップでルンゲクッタ法を介して位置を更新するのに対し、NNの法は時刻tまで一発で算出する仕様かつDNNなので並列化可能なので速い』と考えられます”

研究

2019/11/02 リンク

注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

リンクを埋め込む

以下のコードをコピーしてサイトに埋め込むことができます

<iframe marginwidth="0" marginheight="0" src="https://b.hatena.ne.jp/entry.parts?url=https%3A%2F%2Fakichan-f.medium.com%2F%25E7%2589%25A9%25E7%2590%2586%25E5%25AD%25A6%25E3%2582%25B7%25E3%2583%259F%25E3%2583%25A5%25E3%2583%25AC%25E3%2583%25BC%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%25B3%25E3%2581%25A8%25E6%25A9%259F%25E6%25A2%25B0%25E5%25AD%25A6%25E7%25BF%2592%25E3%2581%25AE%25E8%259E%258D%25E5%2590%2588%25E6%259C%2580%25E5%2589%258D%25E7%25B7%259A-33099cc251df" scrolling="no" frameborder="0" height="230" width="500"><div class="hatena-bookmark-detail-info"><a href="https://akichan-f.medium.com/%E7%89%A9%E7%90%86%E5%AD%A6%E3%82%B7%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%A8%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E8%9E%8D%E5%90%88%E6%9C%80%E5%89%8D%E7%B7%9A-33099cc251df">物理学シミュレーションと機械学習の融合最前線</a><a href="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/akichan-f.medium.com/%E7%89%A9%E7%90%86%E5%AD%A6%E3%82%B7%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%A8%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E8%9E%8D%E5%90%88%E6%9C%80%E5%89%8D%E7%B7%9A-33099cc251df">はてなブックマーク - 物理学シミュレーションと機械学習の融合最前線</a></div></iframe>

プレビュー

規約違反を報告

いまの話題をアプリでチェック！

バナー広告なし
ミュート機能あり
ダークモード搭載

アプリをダウンロード

物理学シミュレーションと機械学習の融合最前線

この記事についてこの記事では物理学数値シミュレーションと機械学習を融合させた最近の研究を２つ紹介... この記事についてこの記事では物理学数値シミュレーションと機械学習を融合させた最近の研究を２つ紹介します。１つ目の”Newton vs the machine: solving the chaotic three-body probl em using deep neural networks[1]”という研究は、解析的には解けない三体問題のシミュレーションをDNNで近似することができ高速化できた、という研究です。 2つ目に紹介する”Hamiltonian Graph Networks with ODE Integrators[2]”は、質点の軌跡を次のステップとの差分を直接予測するのではなく、ハミルトニアンを介して予測すると高精度な予測ができた、という研究です。 Newton vs the machine: solving the chaotic three-body probl em us