Buchumschlag

Ensemble WSINDy for Data Driven Discovery of Governing Equations from Laser-based Full-field Measurements

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Schmid, Abigail C., Doostan, Alireza, Pourahmadian, Fatemeh
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Numerical Analysis Machine Learning Applications
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Constrained or Unconstrained? Neural-Network-Based Equation Discovery from Data
von: Norman, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Estimation of instrument and noise parameters for inverse problem based on prior diffusion model
von: Giovannelli, Jean-François
Veröffentlicht: (2026)

Physics-constrained robust learning of open-form partial differential equations from limited and noisy data
von: Du, Mengge, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Solving engineering eigenvalue problems with neural networks using the Rayleigh quotient
von: Rowan, Conor, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Boundary condition enforcement with PINNs: a comparative study and verification on 3D geometries
von: Rowan, Conor, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-view Bayesian optimisation in an input-output reduced space for engineering design
von: Archbold, Thomas A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Variational Bayesian surrogate modelling with application to robust design optimisation
von: Archbold, Thomas A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Theta-regularized Kriging: Modelling and Algorithms
von: Xie, Xuelin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bi-fidelity Variational Auto-encoder for Uncertainty Quantification
von: Cheng, Nuojin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Data-Driven Self-Supervised Learning for the Discovery of Solution Singularity for Partial Differential Equations
von: Cai, Difeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhanced Cyclic Coordinate Descent Methods for Elastic Net Penalized Linear Models
von: Wang, Yixiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QuadConv: Quadrature-Based Convolutions with Applications to Non-Uniform PDE Data Compression
von: Doherty, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

In Situ Training of Implicit Neural Compressors for Scientific Simulations via Sketch-Based Regularization
von: Simpson, Cooper, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data-Driven Bed Capacity Planning Using $M_t/G_t/\infty$ Queueing Models with an Application to Neonatal Intensive Care Units
von: Akbari-Moghaddam, Maryam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Penalized Principal Component Analysis Using Smoothing
von: Hurwitz, Rebecca M., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning Gradient Flow: Using Equation Discovery to Accelerate Engineering Optimization
von: Norman, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Ensemble-localized Kernel Density Estimation with Applications to the Ensemble Gaussian Mixture Filter
von: Popov, Andrey A., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Predicting potato plant vigor from the seed tuber properties
von: Atza, Elisa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Physics-Informed Machine Learning Approach for Solving Distributed Order Fractional Differential Equations
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024)

Interpretable factorization of clinical questionnaires to identify latent factors of psychopathology
von: Lam, Ka Chun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An Orthogonal Polynomial Kernel-Based Machine Learning Model for Differential-Algebraic Equations
von: Taheri, Tayebeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Video-to-PDE: Data-Driven Discovery of Nonlinear Dye Plume Dynamics
von: Acosta-Minoli, Cesar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep regularization networks for inverse problems with noisy operators
von: Pourahmadian, Fatemeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Cost-Effective Slag-based Mix Activated with Soda Ash and Hydrated Lime: A Pilot Study
von: Sengupta, Jayashree, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Integrating Physics of the Problem into Data-Driven Methods to Enhance Elastic Full-Waveform Inversion with Uncertainty Quantification
von: Negahdari, Vahid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Operator Discovery in Partial Differential Equations via Counterfactual Physics-Informed Neural Networks
von: Katende, Ronald
Veröffentlicht: (2025)

Ensemble Score Filtering for Real-Data Energy Consumption Forecast Correction
von: Hu, Ruoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Normalizing Basis Functions: Approximate Stationary Models for Large Spatial Data
von: Sikorski, Antony, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Online randomized interpolative decomposition with a posteriori error estimator for temporal PDE data reduction
von: Li, Angran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Probabilistic Multi-Criteria Decision-Making for Circularity Performance of Modern Methods of Construction Products
von: Meng, Yiping, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Spatio-temporal CP decomposition analysis of New England region in the US
von: Sanogo, Fatoumata
Veröffentlicht: (2025)

Simultaneous Estimation of Seabed and Its Roughness With Longitudinal Waves
von: Afkham, Babak Maboudi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

fKAN: Fractional Kolmogorov-Arnold Networks with trainable Jacobi basis functions
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024)

Latent Autoencoder Ensemble Kalman Filter for Nonlinear Data assimilation
von: Tong, Xin T., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Variational Data-Consistent Assimilation
von: Spence, Rylan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Data Limits of Laplace Learning for Gaussian Measure Data in Infinite Dimensions
von: Zhong, Zhengang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bi-fidelity Interpolative Decomposition for Multimodal Data
von: Cutforth, Murray, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Constrained Ensemble Langevin Monte Carlo
von: Ding, Zhiyan, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Data-Driven, ML-assisted Approaches to Problem Well-Posedness
von: Bertalan, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data-Guided Physics-Informed Neural Networks for Solving Inverse Problems in Partial Differential Equations
von: Zhou, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)