Multi evolutional deep neural networks (Multi-EDNN)
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kim, Hadden, Zaki, Tamer A. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
LES-SINDy: Laplace-Enhanced Sparse Identification of Nonlinear Dynamical Systems
von: Zheng, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Streaming Operator Inference for Model Reduction of Large-Scale Dynamical Systems
von: Koike, Tomoki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Koike, Tomoki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Neural Integral Equations
von: Zappala, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zappala, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Physics-Informed Boundary Integral Networks (PIBI-Nets): A Data-Driven Approach for Solving Partial Differential Equations
von: Nagy-Huber, Monika, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Nagy-Huber, Monika, et al.
Veröffentlicht: (2023)
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)
A review of shape-morphing solutions and evolutional neural networks for spatiotemporal dynamics
von: Farazmand, Mohammad
Veröffentlicht: (2026)
von: Farazmand, Mohammad
Veröffentlicht: (2026)
Automated transport separation using the neural shifted proper orthogonal decomposition
von: Zorawski, Beata, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zorawski, Beata, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamical processes on metric networks
von: Böttcher, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Böttcher, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalized Lagrangian Neural Networks
von: Xiao, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xiao, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving PINNs By Algebraic Inclusion of Boundary and Initial Conditions
von: Ren, Mohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ren, Mohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Energy-Preserving Reduced Operator Inference for Efficient Design and Control
von: Koike, Tomoki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Koike, Tomoki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On Learning what to Learn: heterogeneous observations of dynamics and establishing (possibly causal) relations among them
von: Sroczynski, David W., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sroczynski, David W., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Kernel Methods for the Approximation of the Eigenfunctions of the Koopman Operator
von: Lee, Jonghyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Jonghyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient, Multimodal, and Derivative-Free Bayesian Inference With Fisher-Rao Gradient Flows
von: Chen, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimizing Parallel Schemes with Lyapunov Exponents and kNN-LLE Estimation
von: Shams, Mudassir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shams, Mudassir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Parsimonious Physics-Informed Random Projection Neural Networks for Initial-Value Problems of ODEs and index-1 DAEs
von: Fabiani, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Fabiani, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Kernel Methods for Some Transport Equations with Application to Learning Kernels for the Approximation of Koopman Eigenfunctions: A Unified Approach via Variational Methods, Green's Functions and the Method of Characteristics
von: Hamzi, Boumediene, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hamzi, Boumediene, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Frobenius-Optimal Projection for Enforcing Linear Conservation in Learned Dynamical Models
von: Mango, John M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mango, John M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-Informed Functional Link Constrained Framework with Domain Mapping for Solving Bending Analysis of an Exponentially Loaded Perforated Beam
von: Sahu, Iswari, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sahu, Iswari, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Operator Learning for Smoothing and Forecasting
von: Calvello, Edoardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Calvello, Edoardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Unique Recovery of Transport Maps and Vector Fields from Finite Measure-Valued Data
von: Botvinick-Greenhouse, Jonah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Botvinick-Greenhouse, Jonah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reconstruction of dynamical systems from data without time labels
von: Zeng, Zhijun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zeng, Zhijun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Sampling via Gradient Flows in the Space of Probability Measures
von: Chen, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DUE: A Deep Learning Framework and Library for Modeling Unknown Equations
von: Chen, Junfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Junfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-efficient Kernel Methods for Learning Hamiltonian Systems
von: Jalalian, Yasamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jalalian, Yasamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Semi-Explicit Neural DAEs: Learning Long-Horizon Dynamical Systems with Algebraic Constraints
von: Pal, Avik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pal, Avik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Solutions for Complex PDEs: Introducing Complementary Convolution and Equivariant Attention in Fourier Neural Operators
von: Zhao, Xuanle, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhao, Xuanle, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Extreme Event Aware ($η$-) Learning
von: Chang, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chang, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the algebra of Koopman eigenfunctions and on some of their infinities
von: Monfared, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Monfared, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Efficient Parametric SVD of Koopman Operator for Stochastic Dynamical Systems
von: Jeong, Minchan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jeong, Minchan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Vocabulary for Universal Approximation: A Linguistic Perspective of Mapping Compositions
von: Cai, Yongqiang
Veröffentlicht: (2023)
von: Cai, Yongqiang
Veröffentlicht: (2023)
Guaranteed Stable Quadratic Models and their applications in SINDy and Operator Inference
von: Goyal, Pawan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Goyal, Pawan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Subspace-Distance-Enabled Active Learning for Efficient Data-Driven Model Reduction of Parametric Dynamical Systems
von: Kapadia, Harshit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kapadia, Harshit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
State Estimation Using Sparse DEIM and Recurrent Neural Networks
von: Farazmand, Mohammad
Veröffentlicht: (2024)
von: Farazmand, Mohammad
Veröffentlicht: (2024)
EddyFormer: Accelerated Neural Simulations of Three-Dimensional Turbulence at Scale
von: Du, Yiheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Yiheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Weak Generative Sampler to Efficiently Sample Invariant Distribution of Stochastic Differential Equation
von: Cai, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cai, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Latent Space Element Method
von: Chung, Seung Whan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chung, Seung Whan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Kernel Methods for Stochastic Dynamical Systems with Application to Koopman Eigenfunctions: Feynman-Kac Representations and RKHS Approximation
von: Hamzi, Boumediene, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hamzi, Boumediene, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Data-driven approximation of transfer operators for mean-field stochastic differential equations
von: Ioannou, Eirini, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ioannou, Eirini, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Second Order Ensemble Langevin Method for Sampling and Inverse Problems
von: Liu, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Liu, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Ähnliche Einträge
-
LES-SINDy: Laplace-Enhanced Sparse Identification of Nonlinear Dynamical Systems
von: Zheng, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Streaming Operator Inference for Model Reduction of Large-Scale Dynamical Systems
von: Koike, Tomoki, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Neural Integral Equations
von: Zappala, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Physics-Informed Boundary Integral Networks (PIBI-Nets): A Data-Driven Approach for Solving Partial Differential Equations
von: Nagy-Huber, Monika, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Improving physics-informed neural network extrapolation via transfer learning and adaptive activation functions
von: Papastathopoulos-Katsaros, Athanasios, et al.
Veröffentlicht: (2025)