The Illusion of Fit: Spatially Resolved Assessment of Constitutive Model Validity in Elastography and Physics-Based Inverse Problems
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Scholz, Vincent C., Koutsourelakis, P. S. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
DGenNO: A Novel Physics-aware Neural Operator for Solving Forward and Inverse PDE Problems based on Deep, Generative Probabilistic Modeling
von: Zang, Yaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zang, Yaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Weak neural variational inference for solving Bayesian inverse problems without forward models: applications in elastography
von: Scholz, Vincent C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Scholz, Vincent C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
GenPANIS: A Latent-Variable Generative Framework for Forward and Inverse PDE Problems in Multiphase Media
von: Chatzopoulos, Matthaios, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chatzopoulos, Matthaios, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Energy-Based Coarse-Graining in Molecular Dynamics: A Flow-Based Framework without Data
von: Stupp, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Stupp, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-Aware Neural Implicit Solvers for multiscale, parametric PDEs with applications in heterogeneous media
von: Chatzopoulos, Matthaios, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chatzopoulos, Matthaios, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A probabilistic, data-driven closure model for RANS simulations with aleatoric, model uncertainty
von: Agrawal, Atul, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Agrawal, Atul, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Ensemble Inverse Problem: Applications and Methods
von: Huan, Zhengyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huan, Zhengyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Breaking the Illusion: Consensus-Based Generative Mitigation of Adversarial Illusions in Multi-Modal Embeddings
von: Akbarian, Fatemeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Akbarian, Fatemeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Proximal-Based Generative Modeling for Bayesian Inverse Problems
von: Zhang, Boyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Boyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Decoding Human Preferences in Alignment: An Improved Approach to Inverse Constitutional AI
von: Henneking, Carl-Leander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Henneking, Carl-Leander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Hallucinations in Inverse Problems: Fundamental Limits and Provable Assessment Methods
von: Iagaru, David, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Iagaru, David, et al.
Veröffentlicht: (2026)
InverseBench: Benchmarking Plug-and-Play Diffusion Priors for Inverse Problems in Physical Sciences
von: Zheng, Hongkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Hongkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Illusion of Generalization in Tabular Language Models
von: Gorla, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gorla, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Application-driven Validation of Posteriors in Inverse Problems
von: Adler, Tim J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Adler, Tim J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Contrastive Diffusion Guidance for Spatial Inverse Problems
von: Basu, Sattwik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Basu, Sattwik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Diffusion Models for Inverse Problems in the Exponential Family
von: Micheli, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Micheli, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contrast-Source-Based Physics-Driven Neural Network for Inverse Scattering Problems
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Comment on The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity
von: Lawsen, A.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lawsen, A.
Veröffentlicht: (2025)
Manifold Learning by Mixture Models of VAEs for Inverse Problems
von: Alberti, Giovanni S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Alberti, Giovanni S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Improved Physics-Driven Neural Network to Solve Inverse Scattering Problems
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Rapid Physics-Informed Machine Learning Framework Based on Extreme Learning Machine for Inverse Stefan Problems
von: Zhuang, Pei-Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhuang, Pei-Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CoCoGen: Physically-Consistent and Conditioned Score-based Generative Models for Forward and Inverse Problems
von: Jacobsen, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jacobsen, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Interpretability Illusions in the Generalization of Simplified Models
von: Friedman, Dan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Friedman, Dan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Solving Inverse Problems in Protein Space Using Diffusion-Based Priors
von: Levy, Axel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Levy, Axel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity
von: Shojaee, Parshin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shojaee, Parshin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Constitutive Neural Network for Large Deformation Poromechanics Problem
von: Zhang, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Zhang, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Physics-Constrained Fine-Tuning of Flow-Matching Models for Generation and Inverse Problems
von: Tauberschmidt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tauberschmidt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Understanding Forecast Uncertainty Resolves the Explainability Problem in Machine Learning Models
von: Breeden, Joseph L.
Veröffentlicht: (2026)
von: Breeden, Joseph L.
Veröffentlicht: (2026)
Trajectory Stitching for Solving Inverse Problems with Flow-Based Models
von: Denker, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Denker, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Measurement-Aligned Sampling for Inverse Problem
von: Zhang, Shaorong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Shaorong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hypothesis Testing in Imaging Inverse Problems
von: Xi, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xi, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Self-diffusion for Solving Inverse Problems
von: Luo, Guanxiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Guanxiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Regularization for Graph Inverse Problems
von: Eliasof, Moshe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Eliasof, Moshe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Conditional Mutual Information Based Diffusion Posterior Sampling for Solving Inverse Problems
von: Hamidi, Shayan Mohajer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hamidi, Shayan Mohajer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Score-Based Variational Inference for Inverse Problems
von: Xue, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xue, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Geometry-Free Conditional Diffusion Modeling for Solving the Inverse Electrocardiography Problem
von: Jara, Ramiro Valdes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jara, Ramiro Valdes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Illusion of Stochasticity in LLMs
von: Gu, Xiangming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gu, Xiangming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Are Flat Minima an Illusion?
von: Bennett, Michael Timothy
Veröffentlicht: (2026)
von: Bennett, Michael Timothy
Veröffentlicht: (2026)
Uncertainties in Physics-informed Inverse Problems: The Hidden Risk in Scientific AI
von: Mototake, Yoh-ichi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mototake, Yoh-ichi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Optimal Design of Experiment for Inverse Problems
von: Darges, John E., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Darges, John E., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
DGenNO: A Novel Physics-aware Neural Operator for Solving Forward and Inverse PDE Problems based on Deep, Generative Probabilistic Modeling
von: Zang, Yaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Weak neural variational inference for solving Bayesian inverse problems without forward models: applications in elastography
von: Scholz, Vincent C., et al.
Veröffentlicht: (2024) -
GenPANIS: A Latent-Variable Generative Framework for Forward and Inverse PDE Problems in Multiphase Media
von: Chatzopoulos, Matthaios, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Energy-Based Coarse-Graining in Molecular Dynamics: A Flow-Based Framework without Data
von: Stupp, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Physics-Aware Neural Implicit Solvers for multiscale, parametric PDEs with applications in heterogeneous media
von: Chatzopoulos, Matthaios, et al.
Veröffentlicht: (2024)