Learning Hamiltonian Systems with Pseudo-symplectic Neural Network
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Cheng, Xupeng, Wang, Lijin, Cao, Yanzhao, Chen, Chen |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Learning Stochastic Hamiltonian Systems via Stochastic Generating Function Neural Network
di: Chen, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Structure-Preserving Implicit Runge-Kutta Methods for Stochastic Poisson Systems with Multiple Noises
di: Zhang, Liying, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Liying, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conditional Pseudo-Reversible Normalizing Flow for Surrogate Modeling in Quantifying Uncertainty Propagation
di: Yang, Minglei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Minglei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Novel semi-explicit symplectic schemes for nonseparable stochastic Hamiltonian systems
di: Hong, Jialin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hong, Jialin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Structure-preserving model reduction of Hamiltonian systems by learning a symplectic autoencoder
di: Niggl, F. K. J.
Pubblicazione: (2024)
di: Niggl, F. K. J.
Pubblicazione: (2024)
Diagnosing symplecticity in simulations of high-dimensional Hamiltonian systems
di: Barham, William, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barham, William, et al.
Pubblicazione: (2025)
A class of symplectic integrators with adaptive timestep for separable Hamiltonian systems
di: Preto, Miguel, et al.
Pubblicazione: (1999)
di: Preto, Miguel, et al.
Pubblicazione: (1999)
Superiority of stochastic symplectic methods via the law of iterated logarithm
di: Chen, Chuchu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Chuchu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pseudo-Hamiltonian neural networks for learning partial differential equations
di: Eidnes, Sølve, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Eidnes, Sølve, et al.
Pubblicazione: (2023)
Large deviations principles for symplectic discretizations of stochastic linear Schrödinger Equation
di: Chen, Chuchu, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Chen, Chuchu, et al.
Pubblicazione: (2020)
The probabilistic superiority of stochastic symplectic methods via large deviations principles
di: Chen, Chuchu, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Chen, Chuchu, et al.
Pubblicazione: (2019)
Error estimates of a training-free diffusion model for high-dimensional sampling
di: Wang, Pengjun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Pengjun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Splitting finite element approximations for quasi-static electroporoelasticity equations
di: Liu, Xuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Xuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variational Discretizations for Hamiltonian Systems
di: Shen, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shen, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Nodal Hybrid Neural Solvers for Parametric PDE Systems
di: Liu, Yun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Energy-stable Port-Hamiltonian Systems
di: Buchfink, Patrick, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Buchfink, Patrick, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Linearized Vlasov-Maxwell System as a Hamiltonian System
di: Bell, Dominik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bell, Dominik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Numerical integrations of stochastic contact Hamiltonian systems via stochastic contact Hamilton-Jacobi equation
di: Zhan, Qingyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhan, Qingyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Hybrid Discontinuous Galerkin Neural Network Method for Solving Hyperbolic Conservation Laws with Temporal Progressive Learning
di: Shen, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient symplectic integrators for cubic and quartic potentials
di: Escorihuela-Tomàs, Alejandro
Pubblicazione: (2026)
di: Escorihuela-Tomàs, Alejandro
Pubblicazione: (2026)
Convergence Rates for Learning Pseudo-Differential Operators
di: Chen, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
The existence of explicit symplectic integrators for general nonseparable Hamiltonian systems
di: Mei, Lijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mei, Lijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
A variational symplectic scheme based on Lobatto's quadrature
di: Dubois, François, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dubois, François, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simpson's quadrature for a nonlinear variational symplectic scheme
di: Dubois, François, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dubois, François, et al.
Pubblicazione: (2024)
A variational symplectic scheme based on Simpson's quadrature
di: Dubois, François, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dubois, François, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-symplectic Birkhoffian Structure for PDEs with Dissipation Terms
di: Su, Hongling, et al.
Pubblicazione: (2003)
di: Su, Hongling, et al.
Pubblicazione: (2003)
Sampling Pfaffian point processes and the symplectic Arnoldi method
di: Edelman, Alan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Edelman, Alan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Energy-conserving Kansa methods for Hamiltonian wave equations
di: Li, Xiaobin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xiaobin, et al.
Pubblicazione: (2025)
An adaptive symplectic integrator for gravitational dynamics
di: Ye, Keqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ye, Keqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Structural Inconsistency and Stability Classification of Multi-symplectic Diamond Schemes
di: Sato, Kaito, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sato, Kaito, et al.
Pubblicazione: (2026)
Asymptotic-Preserving Neural Networks based on Even-odd Decomposition for Multiscale Gray Radiative Transfer Equations
di: Wu, Keke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Keke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Mechanistic Neural Networks for Differential Equations and Machine Learning
di: Chen, Jiale, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Jiale, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalized Transferable Neural Networks for Steady-State Partial Differential Equations
di: Cheng, Tao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cheng, Tao, et al.
Pubblicazione: (2026)
SIMD-vectorized implicit symplectic integrators can outperform explicit ones
di: Antoñana, Mikel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Antoñana, Mikel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient implementation of high-order isospectral symplectic Runge-Kutta schemes
di: da Silva, Clauson Carvalho, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: da Silva, Clauson Carvalho, et al.
Pubblicazione: (2025)
Chebyshev symplectic methods based on continuous-stage Runge-Kutta methods
di: Tang, Wensheng
Pubblicazione: (2018)
di: Tang, Wensheng
Pubblicazione: (2018)
Mapping-based Hard-constrained Physics-Informed Neural Networks for unbounded wave problems
di: Zhang, Tao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Tao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Obtaining Pseudo-inverse Solutions With MINRES
di: Liu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Superiority Of Symplectic Methods For Stochastic Hamiltonian System Via Asymptotic Error Distribution
di: Hong, Jialin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hong, Jialin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Strong convergence of an explicit full-discrete scheme for stochastic Burgers-Huxley equation
di: Wang, Yibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Learning Stochastic Hamiltonian Systems via Stochastic Generating Function Neural Network
di: Chen, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Structure-Preserving Implicit Runge-Kutta Methods for Stochastic Poisson Systems with Multiple Noises
di: Zhang, Liying, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Conditional Pseudo-Reversible Normalizing Flow for Surrogate Modeling in Quantifying Uncertainty Propagation
di: Yang, Minglei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Novel semi-explicit symplectic schemes for nonseparable stochastic Hamiltonian systems
di: Hong, Jialin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Structure-preserving model reduction of Hamiltonian systems by learning a symplectic autoencoder
di: Niggl, F. K. J.
Pubblicazione: (2024)