論文の概要: Machine Learning for Computational Science and Engineering -- a brief
introduction and some critical questions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12054v1
- Date: Wed, 22 Dec 2021 17:25:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-23 16:36:55.314459
- Title: Machine Learning for Computational Science and Engineering -- a brief
introduction and some critical questions
- Title（参考訳）: 計算科学と工学のための機械学習 - 簡単な紹介と批判的疑問
- Authors: Chennakesava Kadapa
- Abstract要約: 機械学習と/または計算科学と工学の分野の新しい分野について、一般の聴衆や研究者のために書かれた汎用的な記事である。
基本的な方程式やコードも提供されており、読者が基本を理解するのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is now entering every sub-field of science,
technology, engineering, arts, and management. Thanks to the hype and
availability of research funds, it is being adapted in many fields without much
thought. Computational Science and Engineering (CS&E) is one such sub-field. By
highlighting some critical questions around the issues and challenges in
adapting Machine Learning (ML) for CS&E, most of which are often overlooked in
journal papers, this contribution hopes to offer some insights into the
adaptation of ML for applications in CS\&E and related fields. This is a
general-purpose article written for a general audience and researchers new to
the fields of ML and/or CS\&E. This work focuses only on the forward problems
in computational science and engineering. Some basic equations and MATLAB code
are also provided to help the reader understand the basics.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は現在、科学、技術、工学、芸術、管理のあらゆるサブ分野に参入している。
研究資金の誇大宣伝と可用性のおかげで、多くの分野であまり考えずに採用されている。
CS&E(Computational Science and Engineering)は、計算工学の分野の一つ。
機械学習(ml)をcs&eに適用する際の課題と課題に関するいくつかの重要な疑問を強調することで、この貢献は、cs\&eおよび関連分野のアプリケーションにmlを適用することに関する洞察を提供したいと考えている。
この記事は、MLおよび/またはCS\&Eの分野に新しい一般読者と研究者向けに書かれた汎用的な記事である。
本研究は計算科学と工学における前方問題にのみ焦点をあてる。
基本的な方程式やmatlabのコードは、読者が基本を理解するのに役立つ。
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