Deep orthogonal decomposition: a continuously adaptive data-driven approach to model order reduction
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Franco, Nicola Rares, Manzoni, Andrea, Zunino, Paolo, Hesthaven, Jan S. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Deep learning enhanced cost-aware multi-fidelity uncertainty quantification of a computational model for radiotherapy
von: Vitullo, Piermario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vitullo, Piermario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Measurability and continuity of parametric low-rank approximation in Hilbert spaces: linear operators and random variables
von: Franco, Nicola Rares
Veröffentlicht: (2024)
von: Franco, Nicola Rares
Veröffentlicht: (2024)
A practical existence theorem for reduced order models based on convolutional autoencoders
von: Franco, Nicola Rares, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Franco, Nicola Rares, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nonlinear model reduction for transport-dominated problems
von: Hesthaven, Jan S., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hesthaven, Jan S., et al.
Veröffentlicht: (2026)
On latent dynamics learning in nonlinear reduced order modeling
von: Farenga, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Farenga, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reduced Lagrange multiplier approach for non-matching coupling of mixed-dimensional domains
von: Heltai, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Heltai, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Numerical Solution of Mixed-Dimensional PDEs Using a Neural Preconditioner
von: Dimola, Nunzio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dimola, Nunzio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fast Numerical Approximation of Parabolic Problems Using Model Order Reduction and the Laplace Transform
von: Henríquez, Fernando, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Henríquez, Fernando, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fast Numerical Approximation of Linear, Second-Order Hyperbolic Problems Using Model Order Reduction and the Laplace Transform
von: Henriquez, Fernando, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Henriquez, Fernando, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Statistical closure modeling for reduced-order models of stationary systems by the ROMES method
von: Pagani, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Pagani, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Deep Symmetric Autoencoders from the Eckart-Young-Schmidt Perspective
von: Brivio, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Brivio, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Linear model reduction using spectral proper orthogonal decomposition
von: Frame, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Frame, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A reduced order model for domain decompositions with non-conforming interfaces
von: Zappon, Elena, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zappon, Elena, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Handling geometrical variability in nonlinear reduced order modeling through Continuous Geometry-Aware DL-ROMs
von: Brivio, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Brivio, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PTPI-DL-ROMs: pre-trained physics-informed deep learning-based reduced order models for nonlinear parametrized PDEs
von: Brivio, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Brivio, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Model reduction of parametric ordinary differential equations via autoencoders: representation properties and convergence analysis
von: Ballini, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ballini, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Galerkin Neural Network-POD for Acoustic and Electromagnetic Wave Propagation in Parametric Domains
von: Weder, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Weder, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data-driven model order reduction for wave propagation in materials with damage and nonlinearities
von: Hijazi, Saddam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hijazi, Saddam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Ordinary Differential Equations for Model Order Reduction of Stiff Systems
von: Caldana, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Caldana, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural empirical interpolation method for nonlinear model reduction
von: Hirsch, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hirsch, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Application of Deep Learning Reduced-Order Modeling for Single-Phase Flow in Faulted Porous Media
von: Ballini, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ballini, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GFN: A graph feedforward network for resolution-invariant reduced operator learning in multifidelity applications
von: Morrison, Oisín M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Morrison, Oisín M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Discretizing the Fokker-Planck equation with second-order accuracy: a dissipation driven approach
von: Cancès, Clément, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cancès, Clément, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Real-time optimal control of high-dimensional parametrized systems by deep learning-based reduced order models
von: Tomasetto, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tomasetto, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Latent feedback control of distributed systems in multiple scenarios through deep learning-based reduced order models
von: Tomasetto, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tomasetto, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An efficient computational framework for naval shape design and optimization problems by means of data-driven reduced order modeling techniques
von: Demo, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Demo, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2020)
A new variable shape parameter strategy for RBF approximation using neural networks
von: Mojarrad, Fatemeh Nassajian, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Mojarrad, Fatemeh Nassajian, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Multiphysics embedding localized orthogonal decomposition for thermomechanical coupling problems
von: Nan, Yuzhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nan, Yuzhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gaussian process approach within a data-driven POD framework for fluid dynamics engineering problems
von: Ortali, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Ortali, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Machine learning enhanced real-time aerodynamic forces prediction based on sparse pressure sensor inputs
von: Duan, Junming, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Duan, Junming, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Online randomized interpolative decomposition with a posteriori error estimator for temporal PDE data reduction
von: Li, Angran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Angran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An orthogonality-preserving approach for eigenvalue problems
von: Chu, Tianyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chu, Tianyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Fidelity Delayed Acceptance: hierarchical MCMC sampling for Bayesian inverse problems combining multiple solvers through deep neural networks
von: Zacchei, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zacchei, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A model order reduction based adaptive parareal method for time-dependent partial differential equations
von: Dai, Xiaoying, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dai, Xiaoying, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Compactly supported, orthogonal, continuous piecewise polynomial multiresolution analysis
von: Fernández, Lidia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fernández, Lidia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Proper orthogonal decomposition (POD) combined with hierarchical tensor approximation (HTA) in the context of uncertain parameters
von: Kastian, Steffen, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Kastian, Steffen, et al.
Veröffentlicht: (2019)
A fast and accurate domain-decomposition nonlinear manifold reduced order model
von: Diaz, Alejandro N., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Diaz, Alejandro N., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Optimization-based model order reduction of fluid-structure interaction problems
von: Taddei, Tommaso, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Taddei, Tommaso, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards a machine learning pipeline in reduced order modelling for inverse problems: neural networks for boundary parametrization, dimensionality reduction and solution manifold approximation
von: Ivagnes, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Ivagnes, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Preserving Lagrangian structure in data-driven reduced-order modeling of large-scale dynamical systems
von: Sharma, Harsh, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Sharma, Harsh, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Ähnliche Einträge
-
Deep learning enhanced cost-aware multi-fidelity uncertainty quantification of a computational model for radiotherapy
von: Vitullo, Piermario, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Measurability and continuity of parametric low-rank approximation in Hilbert spaces: linear operators and random variables
von: Franco, Nicola Rares
Veröffentlicht: (2024) -
A practical existence theorem for reduced order models based on convolutional autoencoders
von: Franco, Nicola Rares, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Nonlinear model reduction for transport-dominated problems
von: Hesthaven, Jan S., et al.
Veröffentlicht: (2026) -
On latent dynamics learning in nonlinear reduced order modeling
von: Farenga, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2024)