Back-Projection Diffusion: Solving the Wideband Inverse Scattering Problem with Diffusion Models
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Zhang, Borong, Guerra, Martín, Li, Qin, Zepeda-Núñez, Leonardo |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Solving the Wide-band Inverse Scattering Problem via Equivariant Neural Networks
von: Zhang, Borong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Borong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Decoupled Diffusion Sampling for Inverse Problems on Function Spaces
von: Lin, Thomas Y. L., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lin, Thomas Y. L., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Latent Neural Operator for Solving Forward and Inverse PDE Problems
von: Wang, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solving Inverse Parametrized Problems via Finite Elements and Extreme Learning Networks
von: Burman, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Burman, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Solving Forward and Inverse Problems of Contact Mechanics using Physics-Informed Neural Networks
von: Sahin, T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sahin, T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Data-Guided Physics-Informed Neural Networks for Solving Inverse Problems in Partial Differential Equations
von: Zhou, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Probabilistic Framework for Solving High-Frequency Helmholtz Equations via Diffusion Models
von: Zou, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zou, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Gaussian Process Framework for Solving Forward and Inverse Problems Involving Nonlinear Partial Differential Equations
von: Mora, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mora, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solving Inverse Problems via Diffusion-Based Priors: An Approximation-Free Ensemble Sampling Approach
von: Chen, Haoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Haoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Preconditioned One-Step Generative Modeling for Bayesian Inverse Problems in Function Spaces
von: Cheng, Zilan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Zilan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Differentiable Inverse Modeling with Physics-Constrained Latent Diffusion for Heterogeneous Subsurface Parameter Fields
von: Lin, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Localized Diffusion Models
von: Gottwald, Georg A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gottwald, Georg A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Neural Regularizers for PDE Inverse Problems
von: Lauga, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lauga, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Understanding the Difficulty of Solving Cauchy Problems with PINNs
von: Wang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Preconditioned FEM-based Neural Networks for Solving Incompressible Fluid Flows and Related Inverse Problems
von: Griese, Franziska, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Griese, Franziska, et al.
Veröffentlicht: (2024)
What metric to optimize for suppressing instability in a Vlasov-Poisson system?
von: Guerra, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guerra, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Level GNN Preconditioner for Solving Large Scale Problems
von: Nastorg, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nastorg, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solving Inverse Obstacle Scattering Problem with Latent Surface Representations
von: Chen, Junqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Junqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learned Finite Element-based Regularization of the Inverse Problem in Electrocardiographic Imaging
von: Haas, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Haas, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
How Discrete and Continuous Diffusion Meet: Comprehensive Analysis of Discrete Diffusion Models via a Stochastic Integral Framework
von: Ren, Yinuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ren, Yinuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficiently Solving High-Order and Nonlinear ODEs with Rational Fraction Polynomial: the Ratio Net
von: Qin, Chenxin, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Qin, Chenxin, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Variational Sparse Paired Autoencoders (vsPAIR) for Inverse Problems and Uncertainty Quantification
von: Solomon, Jack Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Solomon, Jack Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stable Derivative Free Gaussian Mixture Variational Inference for Bayesian Inverse Problems
von: Che, Baojun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Che, Baojun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Antithetic Noise in Diffusion Models
von: Jia, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jia, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Polynomial Speedup in Diffusion Models with the Multilevel Euler-Maruyama Method
von: Jacot, Arthur
Veröffentlicht: (2026)
von: Jacot, Arthur
Veröffentlicht: (2026)
Invertible ResNets for Inverse Imaging Problems: Competitive Performance with Provable Regularization Properties
von: Arndt, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arndt, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MAD: Manifold Attracted Diffusion
von: Elbrächter, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Elbrächter, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stabilizing and Solving Unique Continuation Problems by Parameterizing Data and Learning Finite Element Solution Operators
von: Burman, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Burman, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solving the 2D Advection-Diffusion Equation using Fixed-Depth Symbolic Regression and Symbolic Differentiation without Expression Trees
von: Finkelstein, Edward
Veröffentlicht: (2024)
von: Finkelstein, Edward
Veröffentlicht: (2024)
Learning Regularization Functionals for Inverse Problems: A Comparative Study
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Poisson Midpoint Method for Langevin Dynamics: Provably Efficient Discretization for Diffusion Models
von: Kandasamy, Saravanan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kandasamy, Saravanan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Energy Approach from $\varepsilon$-Graph to Continuum Diffusion Model with Connectivity Functional
von: Yang, Yahong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Yahong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Galerkin Normalizing Flow for Transition Probability Density Functions of Diffusion Models
von: Saporiti, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Saporiti, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
STNet: Spectral Transformation Network for Solving Operator Eigenvalue Problem
von: Wang, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distillation of Discrete Diffusion through Dimensional Correlations
von: Hayakawa, Satoshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hayakawa, Satoshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solving Partial Differential Equations with Random Feature Models
von: Liao, Chunyang
Veröffentlicht: (2024)
von: Liao, Chunyang
Veröffentlicht: (2024)
Faster Diffusion Models via Higher-Order Approximation
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Paired Autoencoders for Likelihood-free Estimation in Inverse Problems
von: Chung, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chung, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dimension-Free Convergence of Diffusion Models for Approximate Gaussian Mixtures
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Transformed Physics-Informed Neural Networks for The Convection-Diffusion Equation
von: Guan, Jiajing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guan, Jiajing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Solving the Wide-band Inverse Scattering Problem via Equivariant Neural Networks
von: Zhang, Borong, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Decoupled Diffusion Sampling for Inverse Problems on Function Spaces
von: Lin, Thomas Y. L., et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Latent Neural Operator for Solving Forward and Inverse PDE Problems
von: Wang, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Solving Inverse Parametrized Problems via Finite Elements and Extreme Learning Networks
von: Burman, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Solving Forward and Inverse Problems of Contact Mechanics using Physics-Informed Neural Networks
von: Sahin, T., et al.
Veröffentlicht: (2023)