Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solving the 2D Advection-Diffusion Equation using Fixed-Depth Symbolic Regression and Symbolic Differentiation without Expression Trees

論文の概要: Solving the 2D Advection-Diffusion Equation using Fixed-Depth Symbolic Regression and Symbolic Differentiation without Expression Trees

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00011v1
Date: Fri, 18 Oct 2024 06:11:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-10 12:31:07.799731
Title: Solving the 2D Advection-Diffusion Equation using Fixed-Depth Symbolic Regression and Symbolic Differentiation without Expression Trees
Title（参考訳）: 固定深さシンボリック回帰と表現木を含まないシンボリック微分を用いた2次元拡散方程式の解法
Authors: Edward Finkelstein,
Abstract要約: 本稿では,固定深さのシンボルレグレッションと表現木を含まない記号微分を用いた2次元対流拡散方程式の解法を提案する。異なる初期条件と境界条件を持つ2つのケースに適用され、その精度と近似解を効率的に見つける能力を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: This paper presents a novel method for solving the 2D advection-diffusion equation using fixed-depth symbolic regression and symbolic differentiation without expression trees. The method is applied to two cases with distinct initial and boundary conditions, demonstrating its accuracy and ability to find approximate solutions efficiently. This framework offers a promising, scalable solution for finding approximate solutions to differential equations, with the potential for future improvements in computational performance and applicability to more complex systems involving vector-valued objectives.
Abstract（参考訳）: 本稿では,固定深さのシンボルレグレッションと表現木を含まない記号微分を用いた2次元対流拡散方程式の解法を提案する。この方法は、初期条件と境界条件の異なる2つのケースに適用され、その精度と近似解を効率的に見つける能力を示す。このフレームワークは、微分方程式の近似解を見つけるための有望でスケーラブルなソリューションを提供し、ベクトル値の目的を含むより複雑なシステムに将来の計算性能と適用可能性をもたらす。

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