Total Uncertainty Quantification in Inverse PDE Solutions Obtained with Reduced-Order Deep Learning Surrogate Models
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Wang, Yuanzhe, Tartakovsky, Alexandre M. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Mathematics of Digital Twins and Transfer Learning for PDE Models
par: Zong, Yifei, et autres
Publié: (2025)
par: Zong, Yifei, et autres
Publié: (2025)
Solving High-dimensional Inverse Problems Using Amortized Likelihood-free Inference with Noisy and Incomplete Data
par: Zeng, Jice, et autres
Publié: (2024)
par: Zeng, Jice, et autres
Publié: (2024)
Structure-Aware Epistemic Uncertainty Quantification for Neural Operator PDE Surrogates
par: Song, Haoze, et autres
Publié: (2026)
par: Song, Haoze, et autres
Publié: (2026)
VAE-DNN: Energy-Efficient Trainable-by-Parts Surrogate Model For Parametric Partial Differential Equations
par: Zong, Yifei, et autres
Publié: (2025)
par: Zong, Yifei, et autres
Publié: (2025)
Uncertainty Quantification for Reduced-Order Surrogate Models Applied to Cloud Microphysics
par: Katona, Jonas E., et autres
Publié: (2025)
par: Katona, Jonas E., et autres
Publié: (2025)
Transfer Learning on Multi-Dimensional Data: A Novel Approach to Neural Network-Based Surrogate Modeling
par: Propp, Adrienne M., et autres
Publié: (2024)
par: Propp, Adrienne M., et autres
Publié: (2024)
Learning Surrogate LPV State-Space Models with Uncertainty Quantification
par: Olucha, E. Javier, et autres
Publié: (2026)
par: Olucha, E. Javier, et autres
Publié: (2026)
ConfEviSurrogate: A Conformalized Evidential Surrogate Model for Uncertainty Quantification
par: Duan, Yuhan, et autres
Publié: (2025)
par: Duan, Yuhan, et autres
Publié: (2025)
Generative Network-Based Reduced-Order Model for Prediction, Data Assimilation and Uncertainty Quantification
par: Silva, Vinicius L. S., et autres
Publié: (2021)
par: Silva, Vinicius L. S., et autres
Publié: (2021)
Uncertainty Quantification and Propagation in Surrogate-based Bayesian Inference
par: Reiser, Philipp, et autres
Publié: (2023)
par: Reiser, Philipp, et autres
Publié: (2023)
Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning
par: Bhartari, Ananyae Kumar, et autres
Publié: (2025)
par: Bhartari, Ananyae Kumar, et autres
Publié: (2025)
Direct Interval Propagation Methods using Neural-Network Surrogates for Uncertainty Quantification in Physical Systems Surrogate Model
par: Faza, Ghifari Adam, et autres
Publié: (2026)
par: Faza, Ghifari Adam, et autres
Publié: (2026)
Direct Learning of Calibration-Aware Uncertainty for Neural PDE Surrogates
par: Brito, Carlos Stein
Publié: (2026)
par: Brito, Carlos Stein
Publié: (2026)
Micro-Macro Tensor Neural Surrogates for Uncertainty Quantification in Collisional Plasma
par: Chen, Wei, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Wei, et autres
Publié: (2025)
Uncertainty Quantification for Deep Learning
par: van Leeuwen, Peter Jan, et autres
Publié: (2024)
par: van Leeuwen, Peter Jan, et autres
Publié: (2024)
A Survey on Uncertainty Quantification Methods for Deep Learning
par: He, Wenchong, et autres
Publié: (2023)
par: He, Wenchong, et autres
Publié: (2023)
Torch-Uncertainty: A Deep Learning Framework for Uncertainty Quantification
par: Lafage, Adrien, et autres
Publié: (2025)
par: Lafage, Adrien, et autres
Publié: (2025)
Variational Graph Neural Networks for Uncertainty Quantification in Inverse Problems
par: Gonzalez, David, et autres
Publié: (2026)
par: Gonzalez, David, et autres
Publié: (2026)
Surrogate Modelling of Proton Dose with Monte Carlo Dropout Uncertainty Quantification
par: Pim, Aaron, et autres
Publié: (2025)
par: Pim, Aaron, et autres
Publié: (2025)
Polynomial Chaos Expansions on Principal Geodesic Grassmannian Submanifolds for Surrogate Modeling and Uncertainty Quantification
par: Giovanis, Dimitris G., et autres
Publié: (2024)
par: Giovanis, Dimitris G., et autres
Publié: (2024)
Functional PCA and Deep Neural Networks-based Bayesian Inverse Uncertainty Quantification with Transient Experimental Data
par: Xie, Ziyu, et autres
Publié: (2023)
par: Xie, Ziyu, et autres
Publié: (2023)
Second-Order Uncertainty Quantification: Variance-Based Measures
par: Sale, Yusuf, et autres
Publié: (2023)
par: Sale, Yusuf, et autres
Publié: (2023)
Are Uncertainty Quantification Capabilities of Evidential Deep Learning a Mirage?
par: Shen, Maohao, et autres
Publié: (2024)
par: Shen, Maohao, et autres
Publié: (2024)
Randomized Physics-Informed Neural Networks for Bayesian Data Assimilation
par: Zong, Yifei, et autres
Publié: (2024)
par: Zong, Yifei, et autres
Publié: (2024)
PCENet: High Dimensional Surrogate Modeling for Learning Uncertainty
par: Shustin, Paz Fink, et autres
Publié: (2022)
par: Shustin, Paz Fink, et autres
Publié: (2022)
Variational Quantum Physics-Informed Neural Networks for Hydrological PDE-Constrained Learning with Inherent Uncertainty Quantification
par: Hewage, Prasad Nimantha Madusanka Ukwatta, et autres
Publié: (2026)
par: Hewage, Prasad Nimantha Madusanka Ukwatta, et autres
Publié: (2026)
VAR: Visual Analysis for Rashomon Set of Machine Learning Models' Performance
par: Jin, Yuanzhe
Publié: (2025)
par: Jin, Yuanzhe
Publié: (2025)
Uncertainty Quantification Metrics for Deep Regression
par: Lind, Simon Kristoffersson, et autres
Publié: (2024)
par: Lind, Simon Kristoffersson, et autres
Publié: (2024)
Uncertainty Quantification for Motor Imagery BCI -- Machine Learning vs. Deep Learning
par: Suurmeijer, Joris, et autres
Publié: (2025)
par: Suurmeijer, Joris, et autres
Publié: (2025)
Self-Improving Interference Management Based on Deep Learning With Uncertainty Quantification
par: Lee, Hyun-Suk, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Hyun-Suk, et autres
Publié: (2024)
Learning Latent Space Dynamics with Model-Form Uncertainties: A Stochastic Reduced-Order Modeling Approach
par: Yong, Jin Yi, et autres
Publié: (2024)
par: Yong, Jin Yi, et autres
Publié: (2024)
Uncertainty Quantification of Deep Learning for Spatiotemporal Data: Challenges and Opportunities
par: He, Wenchong, et autres
Publié: (2023)
par: He, Wenchong, et autres
Publié: (2023)
Uncertainty Quantification for Surface Ozone Emulators using Deep Learning
par: Doerksen, Kelsey, et autres
Publié: (2025)
par: Doerksen, Kelsey, et autres
Publié: (2025)
Towards Uncertainty Quantification in Generative Model Learning
par: Morales, Giorgio, et autres
Publié: (2025)
par: Morales, Giorgio, et autres
Publié: (2025)
Predicting Change, Not States: An Alternate Framework for Neural PDE Surrogates
par: Zhou, Anthony, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Anthony, et autres
Publié: (2024)
Accelerating PDE Surrogates via RL-Guided Mesh Optimization
par: Meng, Yang, et autres
Publié: (2026)
par: Meng, Yang, et autres
Publié: (2026)
GenAI4UQ: A Software for Inverse Uncertainty Quantification Using Conditional Generative Models
par: Fan, Ming, et autres
Publié: (2024)
par: Fan, Ming, et autres
Publié: (2024)
Distribution-Free Uncertainty Quantification in Mechanical Ventilation Treatment: A Conformal Deep Q-Learning Framework
par: Eghbali, Niloufar, et autres
Publié: (2024)
par: Eghbali, Niloufar, et autres
Publié: (2024)
Uncertainty Quantification for Deep Regression using Contextualised Normalizing Flows
par: Marco, Adriel Sosa, et autres
Publié: (2025)
par: Marco, Adriel Sosa, et autres
Publié: (2025)
NeuralSurv: Deep Survival Analysis with Bayesian Uncertainty Quantification
par: Monod, Mélodie, et autres
Publié: (2025)
par: Monod, Mélodie, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Mathematics of Digital Twins and Transfer Learning for PDE Models
par: Zong, Yifei, et autres
Publié: (2025) -
Solving High-dimensional Inverse Problems Using Amortized Likelihood-free Inference with Noisy and Incomplete Data
par: Zeng, Jice, et autres
Publié: (2024) -
Structure-Aware Epistemic Uncertainty Quantification for Neural Operator PDE Surrogates
par: Song, Haoze, et autres
Publié: (2026) -
VAE-DNN: Energy-Efficient Trainable-by-Parts Surrogate Model For Parametric Partial Differential Equations
par: Zong, Yifei, et autres
Publié: (2025) -
Uncertainty Quantification for Reduced-Order Surrogate Models Applied to Cloud Microphysics
par: Katona, Jonas E., et autres
Publié: (2025)