AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · গণিত · arXiv · 2026-10-26

উচ্চ-মাত্রিক Fokker-Planck সমীকরণের জন্য দুর্বল প্রতিপক্ষমূলক টেন্সর নিউরাল নেটওয়ার্ক

মূল শিরোনাম: Weak adversarial tensor neural network for high-dimensional Fokker-Planck equations

উচ্চ-মাত্রার স্থির Fokker-Planck সমীকরণ সমাধান করা কঠিন, কারণ লস ও নরমালাইজেশনের জন্য প্রয়োজনীয় ইন্টিগ্রালগুলো মন্টি কার্লো ইন্টিগ্রেশনে নির্ভুলভাবে আসন্ন করা ব্যয়বহুল। লেখকেরা WATNN প্রস্তাব করেছেন, যা একটি উইক অ্যাডভারসারিয়াল ফর্মুলেশনকে টেন্সর নিউরাল নেটওয়ার্কের সঙ্গে যুক্ত করে; এর কোয়াড্রেচারে অল্প কিছু নির্দিষ্ট বিন্দু ব্যবহৃত হয় এবং স্যাম্পলিং ত্রুটি এড়ানো যায়। চারটি উচ্চ-মাত্রার সমস্যায় এটি মাত্র কয়েক মিনিটে ১.৫০% থেকে ৭.৯৩% গড় আপেক্ষিক ত্রুটি অর্জন করে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →