Frequency-domain alignment of heterogeneous, multidimensional separations data through complex orthogonal Procrustes analysis
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Armstrong, Michael Sorochan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Automated transport separation using the neural shifted proper orthogonal decomposition
von: Zorawski, Beata, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zorawski, Beata, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A direct solution to the interpolative inverse non-uniform fast Fourier transform problem for spectral analyses of non-equidistant time-series data
von: Armstrong, Michael Sorochan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Armstrong, Michael Sorochan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Multiscale scattered data analysis in samplet coordinates
von: Avesani, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Avesani, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Is the Frequency Principle always valid?
von: Zhai, Qijia
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhai, Qijia
Veröffentlicht: (2025)
Multi-fidelity surrogate with heterogeneous input spaces for modeling melt pools in laser-directed energy deposition
von: Menon, Nandana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Menon, Nandana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Approximation by non-symmetric networks for cross-domain learning
von: Mhaskar, Hrushikesh
Veröffentlicht: (2023)
von: Mhaskar, Hrushikesh
Veröffentlicht: (2023)
LDDMM stochastic interpolants: an application to domain uncertainty quantification in hemodynamics
von: Katz, Sarah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Katz, Sarah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Neural network-driven domain decomposition for efficient solutions to the Helmholtz equation
von: Dolean, Victorita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dolean, Victorita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
High precision PINNs in unbounded domains: application to singularity formulation in PDEs
von: Wang, Yixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning solution operators of PDEs defined on varying domains via MIONet
von: Xiao, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xiao, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Diffeomorphism Neural Operator for various domains and parameters of partial differential equations
von: Zhao, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Why Shallow Networks Struggle to Approximate and Learn High Frequencies
von: Zhang, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Shape-informed surrogate models based on signed distance function domain encoding
von: Zhang, Linying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Linying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Observation-specific explanations through scattered data approximation
von: Ghidini, Valentina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghidini, Valentina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A deformation-based framework for learning solution mappings of PDEs defined on varying domains
von: Xiao, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xiao, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unsupervised domain transfer: Overcoming signal degradation in sleep monitoring by increasing scoring realism
von: Ahangarkiasari, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ahangarkiasari, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A unified error analysis for randomized low-rank approximation with application to data assimilation
von: Di Perrotolo, Alexandre Scotto, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Di Perrotolo, Alexandre Scotto, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A novel algorithm for the decomposition of non-stationary multidimensional and multivariate signals
von: Cavassi, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cavassi, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Resolution invariant deep operator network for PDEs with complex geometries
von: Huang, Jianguo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Jianguo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Probabilistic Framework for Solving High-Frequency Helmholtz Equations via Diffusion Models
von: Zou, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zou, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Windowed Fourier Propagator: A Frequency-Local Neural Operator for Wave Equations in Inhomogeneous Media
von: Cai, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cai, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Efficient reconstruction of multidimensional random field models with heterogeneous data using stochastic neural networks
von: Xia, Mingtao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xia, Mingtao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Samplet basis pursuit: Multiresolution scattered data approximation with sparsity constraints
von: Baroli, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Baroli, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Symmetry group based domain decomposition to enhance physics-informed neural networks for solving partial differential equations
von: Liu, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Parallel Spectral Neural Operators for Solving Partial Differential Equations with Enhanced Low-Frequency Learning Capability
von: Ma, Qinglong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Qinglong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Physics-Informed Graph-Mesh Networks for PDEs: A hybrid approach for complex problems
von: Chenaud, Marien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chenaud, Marien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-scale DeepOnet (Mscale-DeepOnet) for Mitigating Spectral Bias in Learning High Frequency Operators of Oscillatory Functions
von: Wang, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Structure-Preserving Digital Twins via Conditional Neural Whitney Forms
von: Kinch, Brooks, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kinch, Brooks, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An alignment-agnostic methodology for the analysis of designed separations data
von: Armstrong, Michael Sorochan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Armstrong, Michael Sorochan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Distillation of Discrete Diffusion through Dimensional Correlations
von: Hayakawa, Satoshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hayakawa, Satoshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PEARL: Preconditioner Enhancement through Actor-critic Reinforcement Learning
von: Millard, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Millard, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Operators through Coefficient Mappings in Fixed Basis Spaces
von: Chen, Chuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Chuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Discrepancies are Virtue: Weak-to-Strong Generalization through Lens of Intrinsic Dimension
von: Dong, Yijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dong, Yijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-informed sensor coverage through structure preserving machine learning
von: Shaffer, Benjamin David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shaffer, Benjamin David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Learning what to Learn: heterogeneous observations of dynamics and establishing (possibly causal) relations among them
von: Sroczynski, David W., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sroczynski, David W., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Propagating Model Uncertainty through Filtering-based Probabilistic Numerical ODE Solvers
von: Yao, Dingling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yao, Dingling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Flexible and Efficient Probabilistic PDE Solvers through Gaussian Markov Random Fields
von: Weiland, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Weiland, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PINNsFailureRegion Localization and Refinement through White-box AdversarialAttack
von: Shi, Shengzhu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shi, Shengzhu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Convergence analysis of OT-Flow for sample generation
von: Jing, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jing, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Physically recurrent neural network for rate and path-dependent heterogeneous materials in a finite strain framework
von: Maia, M. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Maia, M. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Automated transport separation using the neural shifted proper orthogonal decomposition
von: Zorawski, Beata, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
A direct solution to the interpolative inverse non-uniform fast Fourier transform problem for spectral analyses of non-equidistant time-series data
von: Armstrong, Michael Sorochan, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Multiscale scattered data analysis in samplet coordinates
von: Avesani, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Is the Frequency Principle always valid?
von: Zhai, Qijia
Veröffentlicht: (2025) -
Multi-fidelity surrogate with heterogeneous input spaces for modeling melt pools in laser-directed energy deposition
von: Menon, Nandana, et al.
Veröffentlicht: (2024)