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University of Oxford（牛津大学）

2026-07-28 至 2026-07-28 共收录 2 篇

2607.24140 2026-07-28 cs.CV 新提交

Image Inpainting via Stochastic Dynamics

基于随机动力学的图像修复

Jiaqi Kuang, Zihao Guo, Zhongmin Qian

机构 * Oxford Suzhou Centre for Advanced Research, University of Oxford（牛津大学牛津 - 苏州高等研究院）； Institute for Advanced Research, Great Bay University（大湾区大学高等研究院）； Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所）

AI总结研究图像修复问题，提出基于数据引导随机动力学的非参数方法，无需网络训练，通过反向随机微分方程及核加权校正引导重建，在多个数据集实验中表现优于其他方法，证明经验参考统计对图像修复的有效性。

2607.24726 2026-07-28 cs.LG cs.NA math.NA 新提交

Global Convergence of DGM and PINN Algorithms for Solving Nonlinear PDEs

用于求解非线性偏微分方程的DGM和PINN算法的全局收敛性

Justin Sirignano, Konstantinos Spiliopoulos, Samuel Cohen

机构 * Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所）； Department of Mathematics and Statistics, Boston University（波士顿大学数学与统计系）

AI总结研究一类半线性偏微分方程，证明用梯度下降训练来最小化PDE残差目标函数的神经网络可收敛到PDE解，为DGM和PINN算法求解此类方程的数学基础提供了依据。