Hierarchical deep learning-based adaptive time-stepping scheme for multiscale simulations
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Hamid, Asif, Rafiq, Danish, Nahvi, Shahkar Ahmad, Bazaz, Mohammad Abid |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Enhancing Computational Efficiency in Multiscale Systems Using Deep Learning of Coordinates and Flow Maps
von: Hamid, Asif, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hamid, Asif, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RefreshNet: Learning Multiscale Dynamics through Hierarchical Refreshing
von: Farooq, Junaid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Farooq, Junaid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Some contributions to Lagrangian modelling of Power Converters
von: Sofi, Shakir Showkat, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sofi, Shakir Showkat, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How deep is your network? Deep vs. shallow learning of transfer operators
von: Tabish, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tabish, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nonlinear Model Order Reduction of Power Grid Networks using Quadratic Manifolds
von: Farooq, Farhana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Farooq, Farhana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Predicting discrete-time bifurcations with deep learning
von: Bury, Thomas M., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bury, Thomas M., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Discovering Power Grid Dynamics from Data Using Low-Rank Sparse Modeling
von: Purra, Aiman Mushtaq, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Purra, Aiman Mushtaq, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How iteration order influences convergence and stability in deep learning
von: Dherin, Benoit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dherin, Benoit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A probabilistic framework for learning non-intrusive corrections to long-time climate simulations from short-time training data
von: Sorensen, Benedikt Barthel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sorensen, Benedikt Barthel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improved deep learning of chaotic dynamical systems with multistep penalty losses
von: Chakraborty, Dibyajyoti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakraborty, Dibyajyoti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning dynamical systems from data: Gradient-based dictionary optimization
von: Tabish, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tabish, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Koopman-based surrogate modeling for reinforcement-learning-control of Rayleigh-Benard convection
von: Plotzki, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Plotzki, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Delay-adaptive Control of Nonlinear Systems with Approximate Neural Operator Predictors
von: Bhan, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bhan, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dictionary learning for Kernel EDMD
von: Bolager, Erik Lien, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bolager, Erik Lien, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep learning and the rate of approximation by flows
von: Cheng, Jingpu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Jingpu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimization of randomized neural networks for transfer operator approximation
von: Tabish, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tabish, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stabilization of nonlinear systems with unknown delays via delay-adaptive neural operator approximate predictors
von: Bhan, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bhan, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep learning for predicting the occurrence of tipping points
von: Zhuge, Chengzuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhuge, Chengzuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-Hierarchical Surrogate Learning for Structural Dynamical Crash Simulations Using Graph Convolutional Neural Networks
von: Kneifl, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kneifl, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep learning for model correction of dynamical systems with data scarcity
von: Tatsuoka, Caroline, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tatsuoka, Caroline, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine-learning invariant foliations in forced systems for reduced order modelling
von: Szalai, Robert
Veröffentlicht: (2024)
von: Szalai, Robert
Veröffentlicht: (2024)
Fractional neural attention for efficient multiscale sequence processing
von: Qu, Cheng Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qu, Cheng Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
One-shot learning for the complex dynamical behaviors of weakly nonlinear forced oscillators
von: Ma, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ma, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
State Estimation Using Sparse DEIM and Recurrent Neural Networks
von: Farazmand, Mohammad
Veröffentlicht: (2024)
von: Farazmand, Mohammad
Veröffentlicht: (2024)
Noise-induced degeneration in online learning
von: Sato, Yuzuru, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Sato, Yuzuru, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Likelihood-Free Inference and Hierarchical Data Assimilation for Geological Carbon Storage
von: Teng, Wenchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Teng, Wenchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A competitive baseline for deep learning enhanced data assimilation using conditional Gaussian ensemble Kalman filtering
von: Malik, Zachariah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Malik, Zachariah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving physics-informed neural network extrapolation via transfer learning and adaptive activation functions
von: Papastathopoulos-Katsaros, Athanasios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Papastathopoulos-Katsaros, Athanasios, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Let's do the time-warp-attend: Learning topological invariants of dynamical systems
von: Moriel, Noa, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Moriel, Noa, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Reservoir Computing with Generalized Readout based on Generalized Synchronization
von: Ookubo, Akane, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ookubo, Akane, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamical Systems Theory Behind a Hierarchical Reasoning Model
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Recurrent Sticky Hierarchical Dirichlet Process Hidden Markov Model
von: Słupiński, Mikołaj, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Słupiński, Mikołaj, et al.
Veröffentlicht: (2024)
WGFINNs: Weak formulation-based GENERIC formalism informed neural networks
von: Park, Jun Sur Richard, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Park, Jun Sur Richard, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hierarchy of extreme-event predictability in turbulence revealed by machine learning
von: Yang, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations
von: Weiner, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Weiner, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Attractor learning for spatiotemporally chaotic dynamical systems using echo state networks with transfer learning
von: Alam, Mohammad Shah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Alam, Mohammad Shah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fast reconstruction of degenerate populations of conductance-based neuron models from spike times
von: Brandoit, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Brandoit, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Koopman-based Stability Certificates for Unknown Nonlinear Systems
von: Zhou, Ruikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Ruikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian identification of nonseparable Hamiltonians with multiplicative noise using deep learning and reduced-order modeling
von: Galioto, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Galioto, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine Learning for the identification of phase-transitions in interacting agent-based systems: a Desai-Zwanzig example
von: Evangelou, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Evangelou, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Enhancing Computational Efficiency in Multiscale Systems Using Deep Learning of Coordinates and Flow Maps
von: Hamid, Asif, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
RefreshNet: Learning Multiscale Dynamics through Hierarchical Refreshing
von: Farooq, Junaid, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Some contributions to Lagrangian modelling of Power Converters
von: Sofi, Shakir Showkat, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
How deep is your network? Deep vs. shallow learning of transfer operators
von: Tabish, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Nonlinear Model Order Reduction of Power Grid Networks using Quadratic Manifolds
von: Farooq, Farhana, et al.
Veröffentlicht: (2025)