Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inverse Problems and Data Assimilation: A Machine Learning Approach

論文の概要: Inverse Problems and Data Assimilation: A Machine Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10523v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 14:01:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-29 21:05:04.669155
Title: Inverse Problems and Data Assimilation: A Machine Learning Approach
Title（参考訳）: 逆問題とデータ同化:機械学習アプローチ
Authors: Eviatar Bach, Ricardo Baptista, Daniel Sanz-Alonso, Andrew Stuart,
Abstract要約: これらのノートの目的は、機械学習におけるアイデアが逆問題やデータ同化の分野に影響を与える可能性を実証することである。副産物として、機械学習における様々なトピックの簡潔な数学的処理を含める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4311599697311275
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The aim of these notes is to demonstrate the potential for ideas in machine learning to impact on the fields of inverse problems and data assimilation. The perspective is one that is primarily aimed at researchers from inverse problems and/or data assimilation who wish to see a mathematical presentation of machine learning as it pertains to their fields. As a by-product, we include a succinct mathematical treatment of various topics in machine learning.
Abstract（参考訳）: これらのノートの目的は、機械学習におけるアイデアが逆問題やデータ同化の分野に影響を与える可能性を実証することである。この視点は、主に、逆問題やデータ同化の研究者を対象としており、機械学習の数学的プレゼンテーションを、その分野に関連するものとして見たいと願っている。副産物として、機械学習における様々なトピックの簡潔な数学的処理を含む。

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