Importance sampling and active subspace in quasi-Monte Carlo
이 논문은 금융 공학의 옵션 가격 결정 및 민감도 분석 문제에서 준-몬테카를로 방법의 효율성을 극대화하기 위해 중요도 샘플링, 능동 부분공간, 그리고 사전적분 기법을 순차적으로 결합한 새로운 IS-AS-사전적분 방법을 제안하고, 특히 심층 외가격 옵션에 있어 기존 방법들의 한계를 극복하며 우수한 분산 감소 효과를 입증합니다.
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265 편의 논문
Performance comparison of Python, MATLAB and R for numerical solutions of SI and SIR epidemiological models
본 논문은 전염병 모델링에 널리 사용되는 SI 및 SIR 모델의 수치 해법 (오일러, RK4, 예측 - 수정법) 을 Python, MATLAB, R 에서 구현하여 실행 시간과 정확도를 비교 분석함으로써 연구자들이 적합한 도구를 선택할 수 있는 실용적인 지침을 제공합니다.
Extending Neural Operators: Robust Handling of Functions Beyond the Training Set
이 논문은 커널 근사 기법과 RKHS 이론을 활용하여 훈련 데이터 분포를 벗어난 함수와 그 미분값까지 정확하게 처리할 수 있는 신경 연산자 확장 프레임워크를 제안하고, 타원형 편미분방정식 해를 통해 이를 검증했습니다.
Riemannian Langevin Dynamics: Strong Convergence of Geometric Euler-Maruyama Scheme
이 논문은 리만 다양체 상의 확률 미분 방정식에 대한 기하학적 오일러 - 마루야마 스킴의 강수렴성을 1/2 차수로 증명하고, 이를 리만 랭지브 역학의 샘플링에 적용하여 와세르슈타인 거리를 유도합니다.
Unsupervised Surrogate-Assisted Synthesis of Free-Form Planar Antenna Topologies for IoT Applications
이 논문은 IoT 애플리케이션을 위한 자유형 평면 안테나 토폴로지의 자동 합성을 위해, 자동 생성된 후보 설계물 중 적합한 라디에이터 토폴로지를 식별하는 서브레이트 보조 분류기와 2 단계 경사 기반 최적화 엔진을 결합한 변수 충실도 프레임워크를 제안합니다.
A Bi-Stage Framework for Automatic Development of Pixel-Based Planar Antenna Structures
이 논문은 픽셀 간 연결을 전역 최적화하고 서로게이트 기반 국부 탐색 알고리즘으로 미세 조정하는 2 단계 프레임워크를 통해 경험에 의존하지 않고 자동으로 픽셀 기반 평면 안테나 구조를 개발하는 방법을 제안하고 있습니다.
Optimal convergence of local discontinuous Galerkin methods for convection-diffusion equations
이 논문은 캐슬로 등이 제안한 대류 - 확산 방정식을 위한 국소 불연속 갤러킨 (LDG) 방법의 이론적 수렴성과 수치 실험 결과 간의 격차를 해소하기 위해, 특이 해의 정칙성을 최적화하여 표현할 수 있는 새로운 가우스 - 라다우 사영 근사 결과를 제시함으로써 차수에서의 비최적 수렴 문제를 해결했습니다.
Implicit-Explicit Trust Region Method for Computing Second-Order Stationary Points of A Class of Landau Models
이 논문은 Landau-Brazovskii 모델과 같은 Landau 유형의 자유 에너지 범함수에 대해 2 차 정류점 (국소 최소값) 을 계산하기 위해 푸리에 의사스펙트럴 방법과 Hessian 구조를 활용한 적응형 암시적 - 명시적 신뢰영역 기법을 제안하고, 이를 통해 기존 1 차 방법보다 saddle point 를 효율적으로 탈출하여 FDDD 상의 안정 영역을 성공적으로 규명했음을 보여줍니다.
Multivariate Data-dependent Partition of Unity based on Moving Least Squares method
이 논문은 불연속점 근처에서 정확도를 향상시키고 매끄러운 영역에서는 고차 정확도를 유지하기 위해, 이동 최소제곱법 (MLS) 을 기반으로 한 새로운 비선형 분할 단위 (Partition of Unity) 와 WENO 방법을 고차원 다변량 데이터에 통합한 데이터 의존적 근사 기법을 제안하고 그 이론적 성질과 수치적 유효성을 검증합니다.
A scalar auxiliary variable-based semi-implicit scheme for stochastic Cahn--Hilliard equation
이 논문은 곱셈성 노이즈가 있는 확률적 Cahn-Hilliard 방정식을 위해 새로운 반암시적 수치 기법을 제안하고, Itô 보정 항을 도입하여 비선형성을 효율적으로 처리하며, 1/2 의 최적 강한 수렴 차수와 에너지 보존 법칙을 이론적으로 증명하고 수치 실험을 통해 검증합니다.
Statistical Topological Gradient and Shape Optimization for Robust Metal--Semiconductor Contact Reconstruction
본 논문은 금속 - 반도체 접촉 영역 재구성을 위해 통계적 위상 기울기와 CCBM 형식의 매개변수를 활용한 형상 최적화를 결합하여 노이즈에 강인한 역문제 해결 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 접촉 영역의 존재 여부에 대한 통계적 검정 및 정밀한 기하학적 추정을 가능하게 합니다.
A comparative numerical study of graph-based splitting algorithms for linear subspaces
이 논문은 선형 부분공간의 정규 원뿔에 특화된 6 가지 그래프 기반 분할 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 최적의 완화 인자를 결정하고, 반복 횟수를 통해 각 알고리즘의 효율성을 평가하는 수치 실험을 수행합니다.
A Multi-Fidelity Parametric Framework for Reduced-Order Modeling using Optimal Transport-based Interpolation: Applications to Diffused-Interface Two-Phase Flows
이 논문은 이동 인터페이스와 비선형 진동을 특징으로 하는 복잡한 확산-계면 두 상 유동 문제를 해결하기 위해, 최적 수송 기반의 보간 기법을 활용하여 저충실도 모델을 고충실도 모델로 정교하게 보정하는 다중 충실도 매개변수 축소 모델링 프레임워크를 제안합니다.
Asymptotic Spectral Insights Behind Fast Direct Solvers for High-Frequency Electromagnetic Integral Equations on Non-Canonical Geometries
이 논문은 고주파 전자기 적분 방정식에 대한 새로운 고속 직접 솔버 전략의 유효성을 검증하기 위해 준고전적 미국소 해석 결과를 활용하여 비정형 기하학적 구조에서의 적용 가능성을 평가합니다.
Exp-ParaDiag: Time-Parallel Exponential Integrators for Parabolic PDEs
이 논문은 지수 적분기의 강점을 ParaDiag 프레임워크에 접목하여 선형 및 비선형 포물형 편미분방정식을 해결하는 새로운 병렬 시간 적분법인 Exp-ParaDiag 를 제안하고, 다양한 차수의 정확도와 수렴성을 이론적으로 증명하며 수치 실험을 통해 그 효율성을 입증합니다.
Comparison theorems for the extreme eigenvalues of a random symmetric matrix
이 논문은 독립적인 확률 대칭 행렬의 합에 대한 최대 고윳값을 가우스 확률 행렬의 고윳값과 비교하는 정리를 수립하여 기존 결과를 강화하고, 스펙트럼 그래프 이론 및 양자 정보 이론 등 다양한 분야에 적용하며 넬슨과 응우옌이 2013 년에 제기한 희소 확률 차원 축소 사상의 단사성 추측에 대한 최초의 완전한 증명을 제시합니다.
Annealing-based approach to solving partial differential equations
이 논문은 편미분 방정식을 일반화된 고유값 문제로 변환하여 최적화 문제로 재구성함으로써, 변수 수를 증가시키지 않고 임의의 정밀도로 고유벡터를 효율적으로 계산할 수 있는 어닐링 기반 접근법을 제안하고 그 성능을 시뮬레이션 어닐링을 통해 검증합니다.