Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accuracy Improvements for Convolutional and Differential Distance Function Approximations

論文の概要: Accuracy Improvements for Convolutional and Differential Distance Function Approximations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09200v1
Date: Thu, 12 Dec 2024 11:53:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-13 13:30:51.032016
Title: Accuracy Improvements for Convolutional and Differential Distance Function Approximations
Title（参考訳）: 畳み込み・微分距離関数近似の精度向上
Authors: Alexander Belyaev, Pierre-Alain Fayolle,
Abstract要約: 領域の内部点から領域の境界までの距離関数を推定する問題に対処する。両方のスキームに対して,精度の向上を提案し,評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 50.24983453990065
License:
Abstract: Given a bounded domain, we deal with the problem of estimating the distance function from the internal points of the domain to the boundary of the domain. Convolutional and differential distance estimation schemes are considered and, for both the schemes, accuracy improvements are proposed and evaluated. Asymptotics of Laplace integrals and Taylor series extrapolations are used to achieve the improvements.
Abstract（参考訳）: 有界領域が与えられた場合、領域の内部点から領域の境界までの距離関数を推定する問題に対処する。畳み込みおよび差分距離推定方式を考察し,両手法とも精度の向上を提案し,評価した。ラプラス積分とテイラー級数外挿の漸近は、改善を達成するために用いられる。

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