AI اور دنیا کے مشکل مسائل · ریاضی · arXiv · 2026-10-26

متناسب پولی کنویکس توانائیوں اور ان کے لفافوں کی عالمگیر نیورل نیٹ ورک تقریب

اصل عنوان: Universal neural network approximation of symmetric polyconvex energies and envelopes

ہم آہنگ پولی کنویکسٹی چھوٹی اسٹرین لچک میں کمزور زیریں نیم استمرار کے لیے ایک کافی شرط اور غیر محدب توانائیوں کو ریلیکس کرنے کے لیے ایک قابلِ عمل زیریں حد فراہم کرتی ہے۔ مصنفین دکھاتے ہیں کہ ReLU ان پٹ-کنویکس نیٹ ورکس پر معیاری وزن کی پابندیاں درکار ریپریزنٹرز کی عالمگیر تخمینہ کاری کی اجازت نہیں دیتیں، اور وہ ہم آہنگ پولی کنویکس نیورل نیٹ ورکس (SPCNNs) متعارف کراتے ہیں۔ وہ ہم آہنگ پولی کنویکس توانائیوں کے لیے عالمگیر تخمینہ کاری کا ایک مسئلہ ثابت کرتے ہیں اور اس طریقے کی مثال اسٹریس پر مبنی ریگریشن اور ڈبل-ویل پوٹینشل کے لفافے پر پیش کرتے ہیں۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →