248 件の論文
本論文は、複雑な幾何学形状を有する境界面上での接触線ダイナミクスとヒステリシスを高精度にシミュレートするため、混合セルにおける厳密な質量保存と時間刻み制限の回避、および高度な接触角条件の適用を実現する、新しい3 次元幾何学的かつ保存的な VOF 法を提案するものである。
この論文は、SE(3) 上の節点配置と区間線形ひずみパラメータ化を統合した幾何学的に明示的なコッセラットロッド定式化を提案し、ロック現象を回避しつつ、単一ロッドから複雑な多ロッドシステムまで高精度かつ効率的にシミュレーションできる手法を開発したものである。
本論文は、確率的な目的関数と決定論的な非線形制約条件を持つ最適化問題に対して、適応的な精度条件を満たす確率的オラクルと内点法を組み合わせた新しい「TR-IP-SSQP」手法を提案し、その第一-order 停留点への大域的な収束性を理論的に証明するとともに、CUTEst テストセットやロジスティック回帰問題への適用を通じて実用性を示したものである。
この論文は、偏微分方程式を解くためのスパイク型ニューロモルフィックアルゴリズムが、最大 32% のニューロン欠損や 90% のスパイク欠落に対しても精度を維持する構造的な頑健性と耐故障性を有し、その耐性が構造的ハイパーパラメータによって調整可能であることを実証しています。
この論文では、スパース行列の条件数を高速に推定するために、効率的な特徴量設計とグラフニューラルネットワーク（GNN）を活用した新たな手法を提案し、Hager-Higham 法や Lanczos 法と比較して大幅な高速化を実現したことを示しています。
この論文は、量子状態空間の幾何学構造を自然勾配を用いて考慮し、既存の ADAPT-VQE よりも収束性と安定性を向上させ、より短い回路で大幅なエネルギー誤差の低減を実現する新しい適応型 VQE アルゴリズム「Geo-ADAPT-VQE」を提案し、数値シミュレーションでその有効性を示したものである。
この論文では、テンソル特異値分解（T-SVD）の t-積代数とテンソル・トレイン（TT）形式の低次コア構造を融合させた新しいテンソルネットワーク「Tubal Tensor Train（TTT）」分解を提案し、その効率的な計算手法と画像・動画圧縮、テンソル補完、ハイパースペクトル画像処理などにおける実用性を示しています。
この論文は、チェビシェフフィルタリングされたベクトルの条件数を効率的に推定する手法を提案し、ChASE ライブラリにおける QR 分解アルゴリズムの自動選択を通じて、精度を損なうことなく計算パフォーマンスを向上させることを示しています。
本論文は、重み付きクレマン準補間法の随伴を用いて構成された射影により正則化された非正則な荷重を扱う摂動サドルポイント問題の離散可解性解析を行い、線形化ポアソン・ボルツマン方程式の混合形式への適用、非正則データに対する先験的評価、およびステーンバーグ事後処理の適応による超収束性の解析と数値検証を提示しています。
この論文は、QR 分解に基づく圧縮手法と体積積分方程式法を組み合わせ、サブ波長スケールの多数の散乱体からなる大規模メタ表面の電磁散乱問題を、幾何学的構造を利用した前処理付きの反復解法により効率的かつ高精度に解析する新規手法を提案し、数千個の粒子で構成されるメタ表面のモデル化における有効性を数値例で実証している。
この論文は、陽子線治療の線量計算向けに、エントロピーに基づく閉鎖とモノリシック凸制限（MCL）戦略を用いて物理的実現可能性を厳密に保証する新しい有限要素離散化手法を提案し、その精度と物理的整合性を数値実験で実証したものである。
本論文は、炭素貯留や地下水管理における多孔質媒体内の多相流問題に対し、ニュートン法に代わるロバストな数値解法として、異なる補助問題（vanishing-diffusion、線形構成則、エントロピー解に基づくもの）の設計が解曲線の追跡可能性と計算効率に与える影響をブルックリー・レベレット方程式を用いて評価し、効率的なホモトピー継続法の設計指針を提示しています。
この論文は、遅延微分代数方程式で記述される時間遅れシステムのノルムの近似と最適化を行うランチョス・タウ法を提案し、その収束性と安定性の証明、勾配計算の効率化、およびスプライン基底を用いることで収束率が大幅に向上することを示しています。
この論文は、自己相似性を活用したモデル縮小法とドメイン分解法を組み合わせた新しいソルバーを提案し、数千の単位セルからなる非線形超弾性格子構造の微視的シミュレーションにおいて、計算時間とメモリ使用量を大幅に削減しながら高精度な結果を達成する手法を確立したものである。
本論文は、任意の多項式次数と十分な正則性を持つ厳密解に対して、ドメイン・オブ・ディペンデンス（DoD）安定化法の整合性結果を証明し、高次精度の場合における本手法のより精緻な解析への道を開くことを示しています。
本論文は、シナプス電流を通じて拡散項が導入されるリーキー・インテグレート・アンド・ファイア（LIF）ネットワークのオイラー・マルヤマ法による数値解析を行い、層状フィードフォワードネットワークにおいて、スパイク時刻の誤差が閾値近傍の挙動に依存することを示しつつ、良好な経路集合と不良な集合への分割戦略や半群論法を用いて、強誤差が対数因子を除き古典的な 1/2 次収束率を達成し、弱誤差が 1 次収束することを証明している。
この論文は、時間離散化誤差を排除し任意の時刻での評価を可能にする物理情報ニューラル粒子法（PINN-PM）を提案し、空間一様ランダウ方程式に対して厳密な安定性解析と誤差評価を与え、数値実験において既存手法を上回る精度と効率を実証するものである。
本論文は、速度のみを用いた離散ルエンバーガー観測器と混合有限要素法・陰的オイラー法を組み合わせることで、1 次元バロトロピック・オイラー方程式のデータ同化における時間一貫した誤差評価を初めて導出することを示しています。
本論文は、テンソル積形式に特化した構造化ランダム射影「ブロック疎テンソル・トレイン・スケッチ（BSTT）」を提案し、その線形スケーリング特性とオプシブ部分空間埋め込み・注入の理論的保証を示すことで、QB 分解やランダム化 TT 丸めなどのアルゴリズムにおける誤差 bound を改善し、合成テンソルや量子化学応用における数値実験でその有効性を検証したものである。
この論文は、ラグランジュ乗数を用いた擬似領域法の有限要素離散化から生じるブロック行列に対して、拡張ラグランジュ法に基づく前処理手法を提案し、ポアソンおよびストークス問題におけるその有効性とロバスト性を数値実験とスペクトル解析を通じて検証したものである。