@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00229200,
 author = {田中, 瑞城 and 谷田川, 達也 and 森島, 繁生},
 issue = {33},
 month = {Nov},
 note = {本研究では，高速な布シミュレーションを目的として，部分空間で計算を完結させるための深層学習法について検討する．従来，CG 分野の物理シミュレーションにおける部分空間法では，次元削減に単純な主成分分析や線形ブレンドスキニングが用いられてきた．しかし，これらの線形部分空間を用いる場合，運動方程式中の非線形項を，観測空間を経由せずに解析的に評価することは一般に不可能である．本研究では，非線形項の計算を深層学習器によって近似的に行い，部分空間内に閉じた布シミュレーションの実現を目指す．特に本稿では，部分空間とネットワークの構成方法により，非線形項の計算の近似の様子がどのように変化するかを調査する．},
 title = {布の部分空間シミュレーションに向けたニューラルネットによる非線形項評価法の検討},
 year = {2023}
}