Pioneer: Physics-informed Riemannian Graph ODE for Entropy-increasing Dynamics
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Sun, Li, Zhang, Ziheng, Wang, Zixi, Wang, Yujie, Wan, Qiqi, Li, Hao, Peng, Hao, Yu, Philip S. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Spiking Graph Neural Network on Riemannian Manifolds
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Motif-aware Riemannian Graph Neural Network with Generative-Contrastive Learning
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RiemannGFM: Learning a Graph Foundation Model from Riemannian Geometry
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LSEnet: Lorentz Structural Entropy Neural Network for Deep Graph Clustering
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RiemannGL: Riemannian Geometry Changes Graph Deep Learning
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Unsupervised Graph Clustering with Deep Structural Entropy
von: Zhang, Jingyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Jingyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ASIL: Augmented Structural Information Learning for Deep Graph Clustering in Hyperbolic Space
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
R-ODE: Ricci Curvature Tells When You Will be Informed
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deeper with Riemannian Geometry: Overcoming Oversmoothing and Oversquashing for Graph Foundation Models
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Riemannian Geometry Speaks Louder Than Words: From Graph Foundation Model to Next-Generation Graph Intelligence
von: Yu, Philip S., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Philip S., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Advanced Global Wildfire Activity Modeling with Hierarchical Graph ODE
von: Xu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Heterophily-Agnostic Hypergraph Neural Networks with Riemannian Local Exchanger
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hyperbolic Continuous Structural Entropy for Hierarchical Clustering
von: Zeng, Guangjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeng, Guangjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Elucidating Flow Matching ODE Dynamics with Respect to Data Geometries and Denoisers
von: Wan, Zhengchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wan, Zhengchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-Domain Riemannian Graph Gluing for Building Graph Foundation Models
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Time-varying Interaction Graph ODE for Dynamic Graph Representation Learning
von: Wang, Xiaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Xiaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Closed-Form Upper Bound for Admissible Learning-Rate Steps in Belief-Space Dynamics
von: Li, Zixi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Zixi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PerFlow: Physics-Embedded Rectified Flow for Efficient Reconstruction and Uncertainty Quantification of Spatiotemporal Dynamics
von: Zhou, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LASS-ODE: Scaling ODE Computations to Connect Foundation Models with Dynamical Physical Systems
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Causal Graph ODE: Continuous Treatment Effect Modeling in Multi-agent Dynamical Systems
von: Huang, Zijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Zijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PIMRL: Physics-Informed Multi-Scale Recurrent Learning for Burst-Sampled Spatiotemporal Dynamics
von: Wan, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wan, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FlowCast-ODE: Continuous Hourly Weather Forecasting with Dynamic Flow Matching and ODE Solver
von: He, Shuangshuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Shuangshuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contrastive Sequential Interaction Network Learning on Co-Evolving Riemannian Spaces
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DeepRicci: Self-supervised Graph Structure-Feature Co-Refinement for Alleviating Over-squashing
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Do We Really Need Graph Convolution During Training? Light Post-Training Graph-ODE for Efficient Recommendation
von: Zhang, Weizhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Weizhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Euler to Dormand-Prince: ODE Solvers for Flow Matching Generative Models
von: Xiao, Hao
Veröffentlicht: (2026)
von: Xiao, Hao
Veröffentlicht: (2026)
Evolving Graph Learning for Out-of-Distribution Generalization in Non-stationary Environments
von: Sun, Qingyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Qingyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conservation-informed Graph Learning for Spatiotemporal Dynamics Prediction
von: Mi, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mi, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Synthetic Data Generation for Residential Load Patterns via Recurrent GAN and Ensemble Method
von: Liang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SlotPi: Physics-informed Object-centric Reasoning Models
von: Li, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Double-Diffusion: ODE-Prior Accelerated Diffusion Models for Spatio-Temporal Graph Forecasting
von: Dong, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dong, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SPIN-ODE: Stiff Physics-Informed Neural ODE for Chemical Reaction Rate Estimation
von: Peng, Wenqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Peng, Wenqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Spectral-inspired Operator Learning with Limited Data and Unknown Physics
von: Wan, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wan, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph-RHO: Critical-path-aware Heterogeneous Graph Network for Long-Horizon Flexible Job-Shop Scheduling
von: Li, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Effective Sparsity: A Unified Framework via Normalized Entropy and the Effective Number of Nonzeros
von: He, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: He, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Understanding Dynamics of Adam in Zero-Sum Games: An ODE Approach
von: Feng, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Feng, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dynamic Elliptical Graph Factor Models via Riemannian Optimization with Geodesic Temporal Regularization
von: Peng, Chuansen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Peng, Chuansen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Multivariate Time-Series Anomaly Detection based on Enhancing Graph Attention Networks with Topological Analysis
von: Liu, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning to Explore: Policy-Guided Outlier Synthesis for Graph Out-of-Distribution Detection
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
GC-Bench: An Open and Unified Benchmark for Graph Condensation
von: Sun, Qingyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Qingyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Spiking Graph Neural Network on Riemannian Manifolds
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Motif-aware Riemannian Graph Neural Network with Generative-Contrastive Learning
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
RiemannGFM: Learning a Graph Foundation Model from Riemannian Geometry
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
LSEnet: Lorentz Structural Entropy Neural Network for Deep Graph Clustering
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
RiemannGL: Riemannian Geometry Changes Graph Deep Learning
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)