Lie Algebra Canonicalization: Equivariant Neural Operators under arbitrary Lie Groups
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Shumaylov, Zakhar, Zaika, Peter, Rowbottom, James, Sherry, Ferdia, Weber, Melanie, Schönlieb, Carola-Bibiane |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Generalized Lie Symmetries in Physics-Informed Neural Operators
von: Wang, Amy Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Amy Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hamiltonian Matching for Symplectic Neural Integrators
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data-driven approaches to inverse problems
von: Schönlieb, Carola-Bibiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schönlieb, Carola-Bibiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When is a System Discoverable from Data? Discovery Requires Chaos
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Christoffel-DPS: Optimal sensor placement in diffusion posterior sampling for arbitrary distributions
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Multi-Level Monte Carlo Training of Neural Operators
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Symplectic Neural Flows for Modeling and Discovery
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph Neural Regularizers for PDE Inverse Problems
von: Lauga, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lauga, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Muon is Not That Special: Random or Inverted Spectra Work Just as Well
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Diffeomorphism-Equivariant Neural Networks
von: Oettinger, Josephine Elisabeth, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Oettinger, Josephine Elisabeth, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Expressivity of Bi-Lipschitz Normalizing Flows: A Score-Based Diffusion Perspective
von: Iske, Meira, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Iske, Meira, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SpectraKAN: Conditioning Spectral Operators
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Benchmarking learned algorithms for computed tomography image reconstruction tasks
von: Kiss, Maximilian B., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kiss, Maximilian B., et al.
Veröffentlicht: (2024)
CATO: Charted Attention for Neural PDE Operators
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Inverse Evolution Layers: Physics-informed Regularizers for Deep Neural Networks
von: Liu, Chaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Chaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Weakly Convex Regularisers for Inverse Problems: Convergence of Critical Points and Primal-Dual Optimisation
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HAMLET: Graph Transformer Neural Operator for Partial Differential Equations
von: Bryutkin, Andrey, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bryutkin, Andrey, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Network Trainability via Persistent Subspace Orthogonality
von: Massucco, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Massucco, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Proximal Langevin Sampling With Inexact Proximal Mapping
von: Ehrhardt, Matthias J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ehrhardt, Matthias J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
G-Adaptivity: optimised graph-based mesh relocation for finite element methods
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Approximation theory for 1-Lipschitz ResNets
von: Murari, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Murari, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mamba Neural Operator: Who Wins? Transformers vs. State-Space Models for PDEs
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Spectral Prior
von: Cheng, Yanqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Yanqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nested Bregman Iterations for Decomposition Problems
von: Wolf, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wolf, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stable neural networks and connections to continuous dynamical systems
von: Ehrhardt, Matthias J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ehrhardt, Matthias J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhanced Denoising and Convergent Regularisation Using Tweedie Scaling
von: Khelifa, Naïl, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khelifa, Naïl, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PDE Solvers Should Be Local: Fast, Stable Rollouts with Learned Local Stencils
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Block Proximal Linearised Minimisation Algorithm for Non-convex Inverse Problems
von: Huang, Chaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Chaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Explicit and Effectively Symmetric Schemes for Neural SDEs on Lie Groups
von: Shmelev, Daniil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shmelev, Daniil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Resilient Graph Neural Networks: A Coupled Dynamical Systems Approach
von: Eliasof, Moshe, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Eliasof, Moshe, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Real-time CBCT reconstructions using Krylov solvers in repeated scanning procedures
von: Hastings, Fred, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hastings, Fred, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Score-based Pullback Riemannian Geometry: Extracting the Data Manifold Geometry using Anisotropic Flows
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Diepeveen, Willem, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Leveraging Lie Group Symmetries to Enhance Physics-Informed Neural Networks for the Fundamental Solution of Linear PDEs
von: Jiao, Xiaopei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiao, Xiaopei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Numerical Integrators for Mechanical Systems on Lie Groups
von: Vivek, Viyom, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vivek, Viyom, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contributions to the Algorithmic Foundations of Approximate Lie Symmetry Algebras of Differential Equations
von: Deng, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Deng, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantitative Convergences of Lie Group Momentum Optimizers
von: Kong, Lingkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kong, Lingkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Geometric Integrators for Nonholonomic Systems on Lie Groups
von: Vivek, Viyom, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vivek, Viyom, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Model order reduction via Lie groups
von: Wotte, Yannik P., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wotte, Yannik P., et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Type II Hamiltonian Variational Principle and Adjoint Systems for Lie Groups
von: Tran, Brian K., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Tran, Brian K., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning Regularization Functionals for Inverse Problems: A Comparative Study
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Generalized Lie Symmetries in Physics-Informed Neural Operators
von: Wang, Amy Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Hamiltonian Matching for Symplectic Neural Integrators
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Data-driven approaches to inverse problems
von: Schönlieb, Carola-Bibiane, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
When is a System Discoverable from Data? Discovery Requires Chaos
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Christoffel-DPS: Optimal sensor placement in diffusion posterior sampling for arbitrary distributions
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)