Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mathematical Contributions to the Dynamics of the Josephson Junctions: State of the Art and Open Problems

論文の概要: Mathematical Contributions to the Dynamics of the Josephson Junctions: State of the Art and Open Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/1509.03054v2
Date: Sat, 01 Mar 2025 18:10:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-09 16:28:20.836792
Title: Mathematical Contributions to the Dynamics of the Josephson Junctions: State of the Art and Open Problems
Title（参考訳）: ジョセフソン接合の動力学への数学的貢献--技術の現状と課題
Authors: Monica De Angelis,
Abstract要約: ある種の初期境界問題の解とそれらの推定のいくつかについて研究する。これらの解の振舞いの厳密な解析の結果は、時間が無限大になる傾向にあり、小さいパラメータがゼロになる傾向にある場合を引用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Mathematical models related to some Josephson junctions are pointed out and attention is drawn to the solutions of certain initial boundary problems and to some of their estimates. In addition, results of rigorous analysis of the behaviour of these solutions when the time tends to infinity and when the small parameter tends to zero are cited. These analyses lead us to mention some of the open problems.
Abstract（参考訳）: いくつかのジョセフソン接合に関する数学的モデルが指摘され、ある初期境界問題の解といくつかの見積もりに注意が向けられる。さらに、これらの解の振舞いの厳密な解析の結果は、時間が無限大になる傾向にあり、小さいパラメータがゼロになる傾向にある場合を引用する。これらの分析は、いくつかのオープンな問題に言及するきっかけとなった。

関連論文リスト

Towards Geometry-Preserving Reductions Between Constraint Satisfaction Problems (and other problems in NP) [0.0]
我々は,制約満足度問題と他のNP-search問題との2種類の幾何保存還元を定義する。これらの削減について、いくつかの例と反例を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-31T09:26:53Z)
Open Problem: Order Optimal Regret Bounds for Kernel-Based Reinforcement Learning [10.358743901458615]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、様々なアプリケーション領域で大きな成功を収めている。このオープンな問題を強調し、既存の部分的な結果を概説し、関連する課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-21T15:43:02Z)
Fine-Grained Zero-Shot Learning: Advances, Challenges, and Prospects [84.36935309169567]
ゼロショット学習(ZSL)における微粒化解析の最近の進歩を概観する。まず、各カテゴリの詳細な分析を行い、既存の手法と手法の分類について述べる。次に、ベンチマークを要約し、公開データセット、モデル、実装、およびライブラリとしての詳細について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-31T11:51:24Z)
CHAMP: A Competition-level Dataset for Fine-Grained Analyses of LLMs' Mathematical Reasoning Capabilities [25.857946070979576]
概念とHint-Annotated Math Problems (CHAMP) は、概念に注釈を付けた高校数学の競争問題である。このベンチマークは困難で、最高のモデルは標準設定で58.1%しか得点できない。モデルはしばしば、間違った推論ステップを通じて、正しい最終回答に到達します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-13T03:18:16Z)
Lie Point Symmetry and Physics Informed Networks [59.56218517113066]
本稿では、損失関数を用いて、PINNモデルが基礎となるPDEを強制しようとするのと同じように、リー点対称性をネットワークに通知するロス関数を提案する。我々の対称性の損失は、リー群の無限小生成元がPDE解を保存することを保証する。実験により,PDEのリー点対称性による誘導バイアスはPINNの試料効率を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-07T19:07:16Z)
Hankel low-rank approximation and completion in time series analysis and forecasting: a brief review [0.0]
我々は,ハンケルの低ランク近似と完備化に関する研究について,特に時系列解析と予測にこの方法論をどのように利用できるかに注目した。まず、問題の可能な定式化を説明し、グローバルな最適解を得るための関連するトピックや課題について解説する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-10T13:50:52Z)
Generalizable Neuro-symbolic Systems for Commonsense Question Answering [67.72218865519493]
この章では、言語理解に適したニューロシンボリックモデルが、下流タスクにおけるドメインの一般化性と堅牢性を実現する方法について説明する。ニューラルネットワークモデルと知識グラフを統合するための様々な方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-17T06:13:37Z)
Learning a Single Neuron with Bias Using Gradient Descent [53.15475693468925]
単一ニューロンをバイアス項で学習する基本的な問題について検討する。これはバイアスのないケースとは大きく異なり、より難しい問題であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-02T12:09:55Z)
A Complementarity Analysis of the COCO Benchmark Problems and Artificially Generated Problems [0.0]
本稿では,このような単目的連続問題生成手法をCOCOベンチマーク問題セットと比較検討する。このような表現により、可視化と相関解析技術を適用して、問題間の関係をさらに探求できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-27T09:18:43Z)
Exploring the Limits of Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs [49.6661602019124]
数発のリンク予測を行うため,本手法の現況を一般化したモデルスペクトルについて検討する。単純なゼロショットベースライン – 関係性固有の情報を無視する – が驚くほど高いパフォーマンスを実現しているのが分かります。慎重に構築された合成データセットの実験では、関係の例がいくつかあるだけで、モデルがきめ細かな構造情報を使用するのを基本的に制限することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-05T21:04:31Z)
On the Tightness of Semidefinite Relaxations for Rotation Estimation [49.49997461835141]
半定義緩和がコンピュータビジョンとロボティクスの多くの応用で成功していることを示す。半有限緩和解析のための代数幾何学のツールに基づく一般的なフレームワークが導入された。ある問題に対して、適切なパラリゼーションが厳密な緩和を保証することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-06T15:42:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。