$p$-Adic Polynomial Regression as Alternative to Neural Network for Approximating $p$-Adic Functions of Many Variables
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Zubarev, Alexander P. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Polynomial Scaling is Possible For Neural Operator Approximations of Structured Families of BSDEs
von: Furuya, Takashi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Furuya, Takashi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the analog of the Kolmogorov-Arnold superposition representation for continuous functions of several $p$-adic variables
von: Zubarev, Alexander P.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zubarev, Alexander P.
Veröffentlicht: (2025)
PEPit: computer-assisted worst-case analyses of first-order optimization methods in Python
von: Goujaud, Baptiste, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Goujaud, Baptiste, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Iterative Refinement for $\ell_p$-norm Regression
von: Adil, Deeksha, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Adil, Deeksha, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Dynamic Proximal Gradient Algorithms for Schatten-$p$ Quasi-Norm Regularized Problems
von: Shen, Weiping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shen, Weiping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Higher Order Reduced Rank Regression
von: Greenberg, Leia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Greenberg, Leia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AutoBalance: An Automatic Balancing Framework for Training Physics-Informed Neural Networks
von: An, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: An, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Solving Elliptic Optimal Control Problems via Neural Networks and Optimality System
von: Dai, Yongcheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dai, Yongcheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
An Efficient Framework for Global Non-Convex Polynomial Optimization over the Hypercube
von: Letourneau, Pierre-David, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Letourneau, Pierre-David, et al.
Veröffentlicht: (2023)
An Efficient Framework for Global Non-Convex Polynomial Optimization with Algebraic Constraints
von: Harris, Mitchell Tong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Harris, Mitchell Tong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Optimal Control of Incompressible Ideal Flows with Obstacle Avoidance
von: Simoes, Alexandre Anahory, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Simoes, Alexandre Anahory, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A space-time high-order implicit shock tracking method for shock-dominated unsteady flows
von: Naudet, Charles J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Naudet, Charles J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficient Algorithms for Regularized Nonnegative Scale-invariant Low-rank Approximation Models
von: Cohen, Jeremy E., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cohen, Jeremy E., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Natural Primal-Dual Hybrid Gradient Method for Adversarial Neural Network Training on Solving Partial Differential Equations
von: Liu, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generative Neural Operators of Log-Complexity Can Simultaneously Solve Infinitely Many Convex Programs
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Variational Framework for Residual-Based Adaptivity in Neural PDE Solvers and Operator Learning
von: Toscano, Juan Diego, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Toscano, Juan Diego, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Regularization Functionals for Inverse Problems: A Comparative Study
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An efficient algorithm for integer lattice reduction
von: Charton, François, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Charton, François, et al.
Veröffentlicht: (2023)
PRISM: Distribution-free Adaptive Computation of Matrix Functions for Accelerating Neural Network Training
von: Yang, Shenghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Shenghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dual Cone Gradient Descent for Training Physics-Informed Neural Networks
von: Hwang, Youngsik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hwang, Youngsik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Gradient Descent as a Perceptron Algorithm: Understanding Dynamics and Implicit Acceleration
von: Tyurin, Alexander
Veröffentlicht: (2025)
von: Tyurin, Alexander
Veröffentlicht: (2025)
Multi-level Optimal Control with Neural Surrogate Models
von: Kalise, Dante, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kalise, Dante, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Symmetric Rank-One Quasi-Newton Methods for Deep Learning Using Cubic Regularization
von: Ranganath, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ranganath, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Regret Guarantees for Online Zeroth- and First-Order Bilevel Optimization
von: Nazari, Parvin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nazari, Parvin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Basic Inequalities for First-Order Optimization with Applications to Statistical Risk Analysis
von: Paik, Seunghoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Paik, Seunghoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inference-Time Alignment for Diffusion Models via Variationally Stable Doob's Matching
von: Chang, Jinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chang, Jinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Control, Optimal Transport and Neural Differential Equations in Supervised Learning
von: Phung, Minh-Nhat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Phung, Minh-Nhat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural incomplete factorization: learning preconditioners for the conjugate gradient method
von: Häusner, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Häusner, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Minimisation of Submodular Functions Using Gaussian Zeroth-Order Random Oracles
von: Farzin, Amir Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Farzin, Amir Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Random Subspace Cubic-Regularization Methods, with Applications to Low-Rank Functions
von: Cartis, Coralia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cartis, Coralia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Flattened one-bit stochastic gradient descent: compressed distributed optimization with controlled variance
von: Stollenwerk, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stollenwerk, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Shape Derivative-Informed Neural Operators with Application to Risk-Averse Shape Optimization
von: Gong, Xindi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gong, Xindi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Simultaneously Solving Infinitely Many LQ Mean Field Games In Hilbert Spaces: The Power of Neural Operators
von: Firoozi, Dena, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Firoozi, Dena, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dual Block Gradient Ascent for Entropically Regularised Quantum Optimal Transport
von: Randig, Marvin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Randig, Marvin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Solving the Offline and Online Min-Max Problem of Non-smooth Submodular-Concave Functions: A Zeroth-Order Approach
von: Farzin, Amir Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Farzin, Amir Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Gauss-Newton Approach for Min-Max Optimization in Generative Adversarial Networks
von: Mishra, Neel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mishra, Neel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Parametrizing Convex Sets Using Sublinear Neural Networks
von: Martinet, Eloi
Veröffentlicht: (2026)
von: Martinet, Eloi
Veröffentlicht: (2026)
Using Linearized Optimal Transport to Predict the Evolution of Stochastic Particle Systems
von: Karris, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Karris, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
KANtrol: A Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Network Framework for Solving Multi-Dimensional and Fractional Optimal Control Problems
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024)
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024)
Structure-Preserving Optimal Control of Open Quantum Systems via a Discrete Contact PMP
von: Colombo, Leonardo
Veröffentlicht: (2025)
von: Colombo, Leonardo
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Polynomial Scaling is Possible For Neural Operator Approximations of Structured Families of BSDEs
von: Furuya, Takashi, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
On the analog of the Kolmogorov-Arnold superposition representation for continuous functions of several $p$-adic variables
von: Zubarev, Alexander P.
Veröffentlicht: (2025) -
PEPit: computer-assisted worst-case analyses of first-order optimization methods in Python
von: Goujaud, Baptiste, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Iterative Refinement for $\ell_p$-norm Regression
von: Adil, Deeksha, et al.
Veröffentlicht: (2019) -
Dynamic Proximal Gradient Algorithms for Schatten-$p$ Quasi-Norm Regularized Problems
von: Shen, Weiping, et al.
Veröffentlicht: (2026)