Gearing Gaussian process modeling and sequential design towards stochastic simulators
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Binois, Mickael, Fadikar, Arindam, Stevens, Abby |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Combining additivity and active subspaces for high-dimensional Gaussian process modeling
par: Binois, Mickael, et autres
Publié: (2024)
par: Binois, Mickael, et autres
Publié: (2024)
Adaptive Replication Strategies in Trust-Region-Based Bayesian Optimization of Stochastic Functions
par: Binois, Mickael, et autres
Publié: (2025)
par: Binois, Mickael, et autres
Publié: (2025)
Adaptive decision-making for stochastic service network design
par: Durán-Micco, Javier, et autres
Publié: (2026)
par: Durán-Micco, Javier, et autres
Publié: (2026)
A robust and adaptive MPC formulation for Gaussian process models
par: Dubied, Mathieu, et autres
Publié: (2025)
par: Dubied, Mathieu, et autres
Publié: (2025)
Parametric Shape Optimization of Flagellated Micro-Swimmers Using Bayesian Techniques
par: Palazzolo, Lucas, et autres
Publié: (2024)
par: Palazzolo, Lucas, et autres
Publié: (2024)
Towards safe and tractable Gaussian process-based MPC: Efficient sampling within a sequential quadratic programming framework
par: Prajapat, Manish, et autres
Publié: (2024)
par: Prajapat, Manish, et autres
Publié: (2024)
A mixed-categorical correlation kernel for Gaussian process
par: Saves, P., et autres
Publié: (2022)
par: Saves, P., et autres
Publié: (2022)
Discrete fully probabilistic design: towards a control pipeline for the synthesis of policies from examples
par: Ferrentino, Enrico, et autres
Publié: (2021)
par: Ferrentino, Enrico, et autres
Publié: (2021)
Optimization for Neural Operators can Benefit from Width
par: Cisneros-Velarde, Pedro, et autres
Publié: (2025)
par: Cisneros-Velarde, Pedro, et autres
Publié: (2025)
Bayesian optimization as a flexible and efficient design framework for sustainable process systems
par: Paulson, Joel A., et autres
Publié: (2024)
par: Paulson, Joel A., et autres
Publié: (2024)
High-dimensional mixed-categorical Gaussian processes with application to multidisciplinary design optimization for a green aircraft
par: Saves, Paul, et autres
Publié: (2023)
par: Saves, Paul, et autres
Publié: (2023)
An abstract effective convergence theorem for stochastic processes, with applications to stochastic approximation
par: Neri, Morenikeji, et autres
Publié: (2025)
par: Neri, Morenikeji, et autres
Publié: (2025)
Fine-tuning of diffusion models via stochastic control: entropy regularization and beyond
par: Tang, Wenpin, et autres
Publié: (2024)
par: Tang, Wenpin, et autres
Publié: (2024)
HJ-sampler: A Bayesian sampler for inverse problems of a stochastic process by leveraging Hamilton-Jacobi PDEs and score-based generative models
par: Meng, Tingwei, et autres
Publié: (2024)
par: Meng, Tingwei, et autres
Publié: (2024)
Online estimation of the inverse of the Hessian for stochastic optimization with application to universal stochastic Newton algorithms
par: Godichon-Baggioni, Antoine, et autres
Publié: (2024)
par: Godichon-Baggioni, Antoine, et autres
Publié: (2024)
Gaussian process policy iteration with additive Schwarz acceleration for forward and inverse HJB and mean field game problems
par: Yang, Xianjin, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Xianjin, et autres
Publié: (2025)
Online reinforcement learning via sparse Gaussian mixture model Q-functions
par: Vu, Minh, et autres
Publié: (2025)
par: Vu, Minh, et autres
Publié: (2025)
Fast filtering of non-Gaussian models using Amortized Optimal Transport Maps
par: Al-Jarrah, Mohammad, et autres
Publié: (2025)
par: Al-Jarrah, Mohammad, et autres
Publié: (2025)
Instance-optimal stochastic convex optimization: Can we improve upon sample-average and robust stochastic approximation?
par: Jiang, Liwei, et autres
Publié: (2026)
par: Jiang, Liwei, et autres
Publié: (2026)
Optimal Control of Microswimmers for Trajectory Tracking Using Bayesian Optimization
par: Palazzolo, Lucas, et autres
Publié: (2026)
par: Palazzolo, Lucas, et autres
Publié: (2026)
Bayesian optimization for mixed variables using an adaptive dimension reduction process: applications to aircraft design
par: Saves, Paul, et autres
Publié: (2025)
par: Saves, Paul, et autres
Publié: (2025)
Generalized EXTRA stochastic gradient Langevin dynamics
par: Gurbuzbalaban, Mert, et autres
Publié: (2024)
par: Gurbuzbalaban, Mert, et autres
Publié: (2024)
SGD with memory: fundamental properties and stochastic acceleration
par: Yarotsky, Dmitry, et autres
Publié: (2024)
par: Yarotsky, Dmitry, et autres
Publié: (2024)
A stochastic gradient method for trilevel optimization
par: Giovannelli, Tommaso, et autres
Publié: (2025)
par: Giovannelli, Tommaso, et autres
Publié: (2025)
Task-optimal data-driven surrogate models for eNMPC via differentiable simulation and optimization
par: Mayfrank, Daniel, et autres
Publié: (2024)
par: Mayfrank, Daniel, et autres
Publié: (2024)
Dealing with unbounded gradients in stochastic saddle-point optimization
par: Neu, Gergely, et autres
Publié: (2024)
par: Neu, Gergely, et autres
Publié: (2024)
Optimistic Online Non-stochastic Control via FTRL
par: Mhaisen, Naram, et autres
Publié: (2024)
par: Mhaisen, Naram, et autres
Publié: (2024)
New logarithmic step size for stochastic gradient descent
par: Shamaee, M. Soheil, et autres
Publié: (2024)
par: Shamaee, M. Soheil, et autres
Publié: (2024)
Variance reduction techniques for stochastic proximal point algorithms
par: Traoré, Cheik, et autres
Publié: (2023)
par: Traoré, Cheik, et autres
Publié: (2023)
Primal-dual algorithm for contextual stochastic combinatorial optimization
par: Bouvier, Louis, et autres
Publié: (2025)
par: Bouvier, Louis, et autres
Publié: (2025)
Data-driven topology design based on principal component analysis for 3D structural design problems
par: Yang, Jun, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Jun, et autres
Publié: (2024)
Distributed optimization: designed for federated learning
par: Guo, Wenyou, et autres
Publié: (2025)
par: Guo, Wenyou, et autres
Publié: (2025)
Unregularized limit of stochastic gradient method for Wasserstein distributionally robust optimization
par: Le, Tam
Publié: (2025)
par: Le, Tam
Publié: (2025)
On exploration of an interior mirror descent flow for stochastic nonconvex constrained problem
par: Ding, Kuangyu, et autres
Publié: (2025)
par: Ding, Kuangyu, et autres
Publié: (2025)
Staying on Track: Efficient Trajectory Discovery with Adaptive Batch Sampling
par: Fadikar, Arindam, et autres
Publié: (2025)
par: Fadikar, Arindam, et autres
Publié: (2025)
Convergence of continuous-time stochastic gradient descent with applications to deep neural networks
par: Lugosi, Gabor, et autres
Publié: (2024)
par: Lugosi, Gabor, et autres
Publié: (2024)
Almost sure convergence rates of stochastic gradient methods under gradient domination
par: Weissmann, Simon, et autres
Publié: (2024)
par: Weissmann, Simon, et autres
Publié: (2024)
A framework for bilevel optimization that enables stochastic and global variance reduction algorithms
par: Dagréou, Mathieu, et autres
Publié: (2022)
par: Dagréou, Mathieu, et autres
Publié: (2022)
Solving a class of stochastic optimal control problems by physics-informed neural networks
par: Jiao, Zhe, et autres
Publié: (2024)
par: Jiao, Zhe, et autres
Publié: (2024)
A learning-based approach to stochastic optimal control under reach-avoid constraint
par: Ni, Tingting, et autres
Publié: (2024)
par: Ni, Tingting, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Combining additivity and active subspaces for high-dimensional Gaussian process modeling
par: Binois, Mickael, et autres
Publié: (2024) -
Adaptive Replication Strategies in Trust-Region-Based Bayesian Optimization of Stochastic Functions
par: Binois, Mickael, et autres
Publié: (2025) -
Adaptive decision-making for stochastic service network design
par: Durán-Micco, Javier, et autres
Publié: (2026) -
A robust and adaptive MPC formulation for Gaussian process models
par: Dubied, Mathieu, et autres
Publié: (2025) -
Parametric Shape Optimization of Flagellated Micro-Swimmers Using Bayesian Techniques
par: Palazzolo, Lucas, et autres
Publié: (2024)