Physics-Informed Heterogeneous Graph Neural Networks for DC Blocker Placement
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Jin, Hongwei, Balaprakash, Prasanna, Zou, Allen, Ghysels, Pieter, Krishnapriyan, Aditi S., Mate, Adam, Barnes, Arthur, Bent, Russell |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
A Review of the GIC Blocker Placement Problem
di: Barnes, Arthur K., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barnes, Arthur K., et al.
Pubblicazione: (2024)
The Importance of Being Scalable: Improving the Speed and Accuracy of Neural Network Interatomic Potentials Across Chemical Domains
di: Qu, Eric, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qu, Eric, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sensitivity of DC Network Representation for GIC Analysis
di: Mishra, Aniruddh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mishra, Aniruddh, et al.
Pubblicazione: (2025)
EddyFormer: Accelerated Neural Simulations of Three-Dimensional Turbulence at Scale
di: Du, Yiheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Yiheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluating the Efficacy of LLM-Based Reasoning for Multiobjective HPC Job Scheduling
di: Jadhav, Prachi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jadhav, Prachi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Large Language Models Inference Engines based on Spiking Neural Networks
di: Balaji, Adarsha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Balaji, Adarsha, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Spectral Methods: Self-supervised learning in the spectral domain
di: Du, Yiheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Du, Yiheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Understanding and Mitigating Distribution Shifts For Machine Learning Force Fields
di: Kreiman, Tobias, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kreiman, Tobias, et al.
Pubblicazione: (2025)
PDEInvBench: A Comprehensive Dataset and Design Space Exploration of Neural Networks for PDE Inverse Problems
di: Goel, Divyam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Goel, Divyam, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Unreasonable Effectiveness Of Early Discarding After One Epoch In Neural Network Hyperparameter Optimization
di: Egele, Romain, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Egele, Romain, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scaling Laws of Graph Neural Networks for Atomistic Materials Modeling
di: Li, Chaojian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Chaojian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products
di: Luo, Shengjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Shengjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scaling physics-informed hard constraints with mixture-of-experts
di: Chalapathi, Nithin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chalapathi, Nithin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Fast, Specialized Machine Learning Force Fields: Distilling Foundation Models via Energy Hessians
di: Amin, Ishan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Amin, Ishan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Quantification for Molecular Property Predictions with Graph Neural Architecture Search
di: Jiang, Shengli, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jiang, Shengli, et al.
Pubblicazione: (2023)
Improving Quantum Recurrent Neural Networks with Amplitude Encoding
di: Morgan, Jack, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Morgan, Jack, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Scaling Law Analysis For Spatiotemporal Weather Data
di: Kiefer, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kiefer, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
Real-Time Implementation of Dynamic State Estimation for Microgrid Load Bus Protection
di: Basu, Sarbajit, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Basu, Sarbajit, et al.
Pubblicazione: (2023)
Advancing Anomaly Detection in Computational Workflows with Active Learning
di: Raghavan, Krishnan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Raghavan, Krishnan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transformers Discover Molecular Structure Without Graph Priors
di: Kreiman, Tobias, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kreiman, Tobias, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stability-Aware Training of Machine Learning Force Fields with Differentiable Boltzmann Estimators
di: Raja, Sanjeev, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Raja, Sanjeev, et al.
Pubblicazione: (2024)
General Binding Affinity Guidance for Diffusion Models in Structure-Based Drug Design
di: Jian, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jian, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bridging the Simulation-to-Experiment Gap with Generative Models using Adversarial Distribution Alignment
di: Nelson, Kai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nelson, Kai, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-Driven Random Access Optimization in Multi-Cell IoT Networks with NOMA
di: Khairy, Sami, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Khairy, Sami, et al.
Pubblicazione: (2021)
Optimal Sensor Placement in Power Transformers Using Physics-Informed Neural Networks
di: Li, Sirui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Sirui, et al.
Pubblicazione: (2025)
TypeBandit: Type-Level Context Allocation and Reweighting for Effective Attribute Completion in Heterogeneous Graph Neural Networks
di: Wang, Ta-Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Ta-Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Large Language Models for Anomaly Detection in Computational Workflows: from Supervised Fine-Tuning to In-Context Learning
di: Jin, Hongwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Hongwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Flow-Bench: A Dataset for Computational Workflow Anomaly Detection
di: Papadimitriou, George, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Papadimitriou, George, et al.
Pubblicazione: (2023)
Network architecture search of X-ray based scientific applications
di: Balaji, Adarsha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Balaji, Adarsha, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian optimized deep ensemble for uncertainty quantification of deep neural networks: a system safety case study on sodium fast reactor thermal stratification modeling
di: Abulawi, Zaid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abulawi, Zaid, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enabling the Application of Graph Neural Networks on Graphs With Unknown Connectivity
di: Jorge García‐Carrasco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jorge García‐Carrasco, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inversion of DC Resistivity Data using Physics-Informed Neural Networks
di: Sharma, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sharma, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transient Stability-Constrained OPF: Neural Network Surrogate Models and Pricing Stability
di: Garcia, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garcia, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nonlinear Optimization with GPU-Accelerated Neural Network Constraints
di: Parker, Robert, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Parker, Robert, et al.
Pubblicazione: (2025)
Water Demand Maximization: Quick Recovery of Nonlinear Physics Solutions
di: Hari, Sai Krishna Kanth, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hari, Sai Krishna Kanth, et al.
Pubblicazione: (2026)
Nesting Habits of the Anatidæ in North Dakota
di: Bent, Arthur Cleveland
Pubblicazione: (1901)
di: Bent, Arthur Cleveland
Pubblicazione: (1901)
A recipe for scalable attention-based MLIPs: unlocking long-range accuracy with all-to-all node attention
di: Qu, Eric, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qu, Eric, et al.
Pubblicazione: (2026)
FORWARD: Feasibility Oriented Random-Walk Inspired Algorithm for Radial Reconfiguration in Distribution Networks
di: Vendrell, Joan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vendrell, Joan, et al.
Pubblicazione: (2024)
L-HYDRA: Multi-Head Physics-Informed Neural Networks
di: Zou, Zongren, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zou, Zongren, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adaptive Sketching Based Construction of H2 Matrices on GPUs
di: Boukaram, Wajih Halim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Boukaram, Wajih Halim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
A Review of the GIC Blocker Placement Problem
di: Barnes, Arthur K., et al.
Pubblicazione: (2024) -
The Importance of Being Scalable: Improving the Speed and Accuracy of Neural Network Interatomic Potentials Across Chemical Domains
di: Qu, Eric, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Sensitivity of DC Network Representation for GIC Analysis
di: Mishra, Aniruddh, et al.
Pubblicazione: (2025) -
EddyFormer: Accelerated Neural Simulations of Three-Dimensional Turbulence at Scale
di: Du, Yiheng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Evaluating the Efficacy of LLM-Based Reasoning for Multiobjective HPC Job Scheduling
di: Jadhav, Prachi, et al.
Pubblicazione: (2025)