MD-NOMAD: Mixture density nonlinear manifold decoder for emulating stochastic differential equations and uncertainty propagation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Thakur, Akshay, Chakraborty, Souvik |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Scalable h-adaptive probabilistic solver for time-independent and time-dependent systems
von: Thakur, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Thakur, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distribution free uncertainty quantification in neuroscience-inspired deep operators
von: Garg, Shailesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Garg, Shailesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Operator induced Gaussian Process framework for probabilistic solution of parametric partial differential equations
von: Kumar, Sawan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kumar, Sawan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
NOMAD Projection
von: Duderstadt, Brandon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Duderstadt, Brandon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Discovering governing equation in structural dynamics from acceleration-only measurements
von: Alvares, Calvin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alvares, Calvin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Gaussian Process for operator learning: an uncertainty aware resolution independent operator learning algorithm for computational mechanics
von: Kumar, Sawan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kumar, Sawan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural active manifolds: nonlinear dimensionality reduction for uncertainty quantification
von: Zanoni, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zanoni, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Spatio-spectral graph neural operator for solving computational mechanics problems on irregular domain and unstructured grid
von: Sarkar, Subhankar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sarkar, Subhankar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scalable Random Wavelet Features: Efficient Non-Stationary Kernel Approximation with Convergence Guarantees
von: Kumar, Sawan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kumar, Sawan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Competition is the key: A Game Theoretic Causal Discovery Approach
von: Roy, Amartya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Roy, Amartya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Geometry adaptive waveformer for cardio-vascular modeling
von: N, Navaneeth, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: N, Navaneeth, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics- and geometry-aware spatio-spectral graph neural operator for time-independent and time-dependent PDEs
von: Sarkar, Subhankar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sarkar, Subhankar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Event-driven physics-informed operator learning for reliability analysis
von: Garg, Shailesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Garg, Shailesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CoNBONet: Conformalized Neuroscience-inspired Bayesian Operator Network for Reliability Analysis
von: Garg, Shailesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Garg, Shailesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
NOMAD: Generating Embeddings for Massive Distributed Graphs
von: Sarkar, Aishwarya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sarkar, Aishwarya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Koopman operator for time-dependent reliability analysis
von: N., Navaneeth, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: N., Navaneeth, et al.
Veröffentlicht: (2022)
A Bayesian Approach for Discovering Time- Delayed Differential Equation from Data
von: Chowdhury, Debangshu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chowdhury, Debangshu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Active operator learning with predictive uncertainty quantification for partial differential equations
von: Winovich, Nick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Winovich, Nick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fisher information dissipation for time inhomogeneous stochastic differential equations
von: Feng, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feng, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reliability analysis for non-deterministic limit-states using stochastic emulators
von: Pires, Anderson V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pires, Anderson V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
High-dimensional reliability-based design optimization using stochastic emulators
von: Moustapha, M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Moustapha, M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Generative flow induced neural architecture search: Towards discovering optimal architecture in wavelet neural operator
von: Soin, Hartej, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Soin, Hartej, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CortiNet: A Physics-Perception Hybrid Cortical-Inspired Dual-Stream Network for Gallbladder Disease Diagnosis from Ultrasound
von: Kumar, Vagish, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kumar, Vagish, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Harnessing physics-informed operators for high-dimensional reliability analysis problems
von: Navaneeth, N, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Navaneeth, N, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generating solution paths of Markovian stochastic differential equations using diffusion models
von: Gao, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep learning algorithms for solving high dimensional nonlinear backward stochastic differential equations
von: Kapllani, Lorenc, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Kapllani, Lorenc, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Multifidelity Gaussian process regression for solving nonlinear partial differential equations
von: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Neural network-based Godunov corrections for approximate Riemann solvers using bi-fidelity learning
von: Thakur, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Thakur, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MF-GLaM: A multifidelity stochastic emulator using generalized lambda models
von: Giannoukou, K., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Giannoukou, K., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural variational inference for cutting feedback during uncertainty propagation
von: Song, Jiafang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Song, Jiafang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptation of uncertainty-penalized Bayesian information criterion for parametric partial differential equation discovery
von: Thanasutives, Pongpisit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thanasutives, Pongpisit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Probabilistic operator learning: generative modeling and uncertainty quantification for foundation models of differential equations
von: Zhang, Benjamin J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Benjamin J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentiable Turbulence: Closure as a partial differential equation constrained optimization
von: Shankar, Varun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shankar, Varun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A novel auxiliary equation neural networks method for exactly explicit solutions of nonlinear partial differential equations
von: Yuan, Shanhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Shanhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The generator gradient estimator is an adjoint state method for stochastic differential equations
von: Badolle, Quentin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Badolle, Quentin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Analytical results for uncertainty propagation through trained machine learning regression models
von: Thompson, Andrew
Veröffentlicht: (2024)
von: Thompson, Andrew
Veröffentlicht: (2024)
A numerical study into neural network surrogate model performance for uncertainty propagation
von: Wade, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wade, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hybrid variable spiking graph neural networks for energy-efficient scientific machine learning
von: Jain, Isha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jain, Isha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Local Interactions to Global Operators: Scalable Gaussian Process Operator for Physical Systems
von: Kumar, Sawan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kumar, Sawan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-Informed Neural Network based inverse framework for time-fractional differential equations for rheology
von: Thakur, Sukirt, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thakur, Sukirt, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Scalable h-adaptive probabilistic solver for time-independent and time-dependent systems
von: Thakur, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Distribution free uncertainty quantification in neuroscience-inspired deep operators
von: Garg, Shailesh, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Neural Operator induced Gaussian Process framework for probabilistic solution of parametric partial differential equations
von: Kumar, Sawan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
NOMAD Projection
von: Duderstadt, Brandon, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Discovering governing equation in structural dynamics from acceleration-only measurements
von: Alvares, Calvin, et al.
Veröffentlicht: (2024)