Suchergebnisse - Stuart, Andrew

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  1. 1
    Buchumschlag

    The Parametric Complexity of Operator Learning Autoría: Lanthaler, Samuel, Stuart, Andrew M.

    Veröffentlicht 2023
    Fuente: arXiv
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  2. 2
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    Posterior Consistency for Gaussian Process Approximations of Bayesian Posterior Distributions Autoría: Stuart, Andrew M., Teckentrup, Aretha L.

    Veröffentlicht 2016
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  3. 3
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    Operator Learning Using Random Features: A Tool for Scientific Computing Autoría: Nelsen, Nicholas H., Stuart, Andrew M.

    Veröffentlicht 2024
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  4. 4
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    Large Language Models: A Mathematical Formulation Autoría: Baptista, Ricardo, Stuart, Andrew, Tran, Son

    Veröffentlicht 2026
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  5. 5
    Buchumschlag

    Optimal Experimental Design for Reliable Learning of History-Dependent Constitutive Laws Autoría: Bhattacharya, Kaushik, Cao, Lianghao, Stuart, Andrew

    Veröffentlicht 2026
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  6. 6
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    Second Order Ensemble Langevin Method for Sampling and Inverse Problems Autoría: Liu, Ziming, Stuart, Andrew M., Wang, Yixuan

    Veröffentlicht 2022
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  7. 7
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    Ensemble Kalman Methods: A Mean Field Perspective Autoría: Calvello, Edoardo, Reich, Sebastian, Stuart, Andrew M.

    Veröffentlicht 2022
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  8. 8
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    Nonlocality and Nonlinearity Implies Universality in Operator Learning Autoría: Lanthaler, Samuel, Li, Zongyi, Stuart, Andrew M.

    Veröffentlicht 2023
    Fuente: arXiv
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  9. 9
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    Discretization Error of Fourier Neural Operators Autoría: Lanthaler, Samuel, Stuart, Andrew M., Trautner, Margaret

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  10. 10
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    Efficient Deconvolution in Populational Inverse Problems Autoría: Vadeboncoeur, Arnaud, Girolami, Mark, Stuart, Andrew M.

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
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  11. 11
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    A Mathematical Perspective On Contrastive Learning Autoría: Baptista, Ricardo, Stuart, Andrew M., Tran, Son

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
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  12. 12
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    Amortized Energy-Based Bayesian Inference Autoría: Kaveh, Hojjat, Baptista, Ricardo, Stuart, Andrew M.

    Veröffentlicht 2026
    Fuente: arXiv
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  13. 13
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    Tikhonov Regularization Within Ensemble Kalman Inversion Autoría: Chada, Neil K., Stuart, Andrew M., Tong, Xin T.

    Veröffentlicht 2019
    Fuente: arXiv
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  14. 14
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    Filtering Dynamical Systems Using Observations of Statistics Autoría: Bach, Eviatar, Colonius, Tim, Scherl, Isabel, Stuart, Andrew

    Veröffentlicht 2023
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  15. 15
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    Operator Learning: Algorithms and Analysis Autoría: Kovachki, Nikola B., Lanthaler, Samuel, Stuart, Andrew M.

    Veröffentlicht 2024
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  16. 16
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    Learning Optimal Filters Using Variational Inference Autoría: Bach, Eviatar, Baptista, Ricardo, Luk, Enoch, Stuart, Andrew

    Veröffentlicht 2024
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  17. 17
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    DICE: Discrete inverse continuity equation for learning population dynamics Autoría: Blickhan, Tobias, Berman, Jules, Stuart, Andrew, Peherstorfer, Benjamin

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
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  18. 18
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    A Neural-Network Framework to Learn History-Dependent Constitutive Laws and Identifiability of Internal Variables Autoría: Raj, Mayank, Cao, Lianghao, Stuart, Andrew, Bhattacharya, Kaushik

    Veröffentlicht 2026
    Fuente: arXiv
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  19. 19
    Buchumschlag

    Gaussian Measures Conditioned on Nonlinear Observations: Consistency, MAP Estimators, and Simulation Autoría: Chen, Yifan, Hosseini, Bamdad, Owhadi, Houman, Stuart, Andrew M

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  20. 20
    Buchumschlag

    Accuracy of the Ensemble Kalman Filter in the Near-Linear Setting Autoría: Calvello, Edoardo, Monmarché, Pierre, Stuart, Andrew M., Vaes, Urbain

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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