Buchumschlag

ResKoopNet: Learning Koopman Representations for Complex Dynamics with Spectral Residuals

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Xu, Yuanchao, Shao, Kaidi, Logothetis, Nikos, Shen, Zhongwei
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Dynamical Systems
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Data-Driven Framework for Koopman Semigroup Estimation in Stochastic Dynamical Systems
von: Xu, Yuanchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reinforced Data-Driven Estimation for Spectral Properties of Koopman Semigroup in Stochastic Dynamical Systems
von: Xu, Yuanchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generative Modeling through Koopman Spectral Analysis: An Operator-Theoretic Perspective
von: Xu, Yuanchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data-Driven Spectral Analysis Through Pseudo-Resolvent Koopman Operator in Dynamical Systems
von: Xu, Yuanchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Koopman Learning with Episodic Memory
von: Redman, William T., et al.
Veröffentlicht: (2023)

On Data-Driven Koopman Representations of Nonlinear Delay Differential Equations
von: Rajkumar, Santosh Mohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dynamical systems and complex networks: A Koopman operator perspective
von: Klus, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

KoopCast: Trajectory Forecasting via Koopman Operators
von: Lee, Jungjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Koopman Kernel Regression
von: Bevanda, Petar, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Kernel Methods for Stochastic Dynamical Systems with Application to Koopman Eigenfunctions: Feynman-Kac Representations and RKHS Approximation
von: Hamzi, Boumediene, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Koopman-based Stability Certificates for Unknown Nonlinear Systems
von: Zhou, Ruikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Learning for Koopman Operator Estimation in Idealized Atmospheric Dynamics
von: Millard, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Closed-Loop Koopman Operator Approximation
von: Dahdah, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning Spatio-Temporal Dynamics via Operator-Valued RKHS and Kernel Koopman Methods
von: Withanachchi, Mahishanka
Veröffentlicht: (2025)

Effective Dynamics and Transition Pathways from Koopman-Inspired Neural Learning of Collective Variables
von: Sikorski, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder
von: Gupta, Priyam, et al.
Veröffentlicht: (2023)

RoboKoop: Efficient Control Conditioned Representations from Visual Input in Robotics using Koopman Operator
von: Kumawat, Hemant, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Parametric SVD of Koopman Operator for Stochastic Dynamical Systems
von: Jeong, Minchan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compression of the Koopman matrix for nonlinear physical models via hierarchical clustering
von: Nishikata, Tomoya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Equivariance and partial observations in Koopman operator theory for partial differential equations
von: Peitz, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Uncertainty Modelling and Robust Observer Synthesis using the Koopman Operator
von: Dahdah, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Koopman-based surrogate modeling for reinforcement-learning-control of Rayleigh-Benard convection
von: Plotzki, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Koopman Operator Identification of Model Parameter Trajectories for Temporal Domain Generalization (KOMET)
von: Hoover, Randy C., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Koopman-Assisted Reinforcement Learning
von: Rozwood, Preston, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automatic feature identification in least-squares policy iteration using the Koopman operator framework
von: Zagabe, Christian Mugisho, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CGKN: A Deep Learning Framework for Modeling Complex Dynamical Systems and Efficient Data Assimilation
von: Chen, Chuanqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrating Multimodal Data for Joint Generative Modeling of Complex Dynamics
von: Brenner, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Bilinear Input Modulation for Mamba: Koopman Bilinear Forms for Memory Retention and Multiplicative Computation
von: Fujii, Hiroki, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the algebra of Koopman eigenfunctions and on some of their infinities
von: Monfared, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Kernel Methods for the Approximation of the Eigenfunctions of the Koopman Operator
von: Lee, Jonghyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Koopman Theory-Inspired Method for Learning Time Advancement Operators in Unstable Flame Front Evolution
von: Yu, Rixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic robotic cloth folding with efficient Koopman operator-based model predictive control
von: Caldarelli, Edoardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine Learning for Complex Systems Dynamics: Detecting Bifurcations in Dynamical Systems with Deep Neural Networks
von: Pal, Swadesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dynamics-Informed Deep Learning for Predicting Extreme Events
von: Katsidoniotaki, Eirini, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Introductory Guide to Koopman Learning
von: Colbrook, Matthew J., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Limits and Powers of Koopman Learning
von: Colbrook, Matthew J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Binned Spectral Power Loss for Improved Prediction of Chaotic Systems
von: Chakraborty, Dibyajyoti, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Trustworthy Koopman Operator Learning: Invariance Diagnostics and Error Bounds
von: Conradie, Gustav, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Koopman-layered Model with Universal Property Based on Toeplitz Matrices
von: Hashimoto, Yuka, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Deep Dissipative Dynamics
von: Okamoto, Yuji, et al.
Veröffentlicht: (2024)