会员服务
有向 · 数值分析 ·
11 月 19 日
Convergence of the directional diffusion splitting method
翻译：暂无翻译
R. Drebotiy,H. Shynkarenko
R. Drebotiy,H. Shynkarenko

We provide the proof of convergence of the directional diffusion splitting scheme for two-dimensional parabolic and elliptic advection-diffusion-reaction problems with certain restrictions on problem data


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6日
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
专知会员服务
33+阅读 · 2020年1月15日
【WSDM2020】超越统计关系：将知识关系整合到多标签音乐风格分类的风格关联中（附pdf）
专知会员服务
16+阅读 · 2019年11月23日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
三类多尺度问题的多尺度算法
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
复杂多元数据的半参数统计推断
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Spatial error models with heteroskedastic normal perturbations and joint modeling of mean and variance
Arxiv
0+阅读 · 11月20日
Auxiliary MCMC and particle Gibbs samplers for parallelisable inference in latent dynamical systems
Arxiv
0+阅读 · 11月20日
Scaling laws for nonlinear dynamical models of speech
Arxiv
0+阅读 · 11月19日
Estimating quantum Markov chains using coherent absorber post-processing and pattern counting estimator
Arxiv
0+阅读 · 11月19日
Leveraging partial stragglers within gradient coding
Arxiv
0+阅读 · 11月18日
Parsing altered brain connectivity in neurodevelopmental disorders by integrating graph-based normative modeling and deep generative networks
Arxiv
0+阅读 · 11月18日
Hadamard Langevin dynamics for sampling sparse priors
Arxiv
0+阅读 · 11月18日
Directional diffusion splitting method for advection-diffusion-reaction model
Arxiv
0+阅读 · 11月17日
On solution of tropical discrete best approximation problems
Arxiv
0+阅读 · 11月15日
Bayesian compositional regression with flexible microbiome feature aggregation and selection
Arxiv
0+阅读 · 11月15日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
有向
数值分析
相关VIP内容
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6日
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
专知会员服务
33+阅读 · 2020年1月15日
【WSDM2020】超越统计关系：将知识关系整合到多标签音乐风格分类的风格关联中（附pdf）
专知会员服务
16+阅读 · 2019年11月23日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关论文
Spatial error models with heteroskedastic normal perturbations and joint modeling of mean and variance
Arxiv
0+阅读 · 11月20日
Auxiliary MCMC and particle Gibbs samplers for parallelisable inference in latent dynamical systems
Arxiv
0+阅读 · 11月20日
Scaling laws for nonlinear dynamical models of speech
Arxiv
0+阅读 · 11月19日
Estimating quantum Markov chains using coherent absorber post-processing and pattern counting estimator
Arxiv
0+阅读 · 11月19日
Leveraging partial stragglers within gradient coding
Arxiv
0+阅读 · 11月18日
Parsing altered brain connectivity in neurodevelopmental disorders by integrating graph-based normative modeling and deep generative networks
Arxiv
0+阅读 · 11月18日
Hadamard Langevin dynamics for sampling sparse priors
Arxiv
0+阅读 · 11月18日
Directional diffusion splitting method for advection-diffusion-reaction model
Arxiv
0+阅读 · 11月17日
On solution of tropical discrete best approximation problems
Arxiv
0+阅读 · 11月15日
Bayesian compositional regression with flexible microbiome feature aggregation and selection
Arxiv
0+阅读 · 11月15日
相关基金
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
三类多尺度问题的多尺度算法
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
复杂多元数据的半参数统计推断
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top