Tangent Space Parametrization for Stochastic Differential Equations on SO(n)
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wang, Xi, Solo, Victor |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Geometric Milstein Scheme for Stochastic Differential Equations on SO(n) and SE(n)
von: Wang, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Geometry-preserving Numerical Scheme for Riemannian Stochastic Differential Equations
von: Wang, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Parareal Algorithm for Stochastic Differential Equations
von: Wang, Huanxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Huanxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reduced Krylov Basis Methods for Parametric Partial Differential Equations
von: Li, Yuwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yuwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Encoded Forward Backward Stochastic Neural Network for High-Dimensional Backward Stochastic Differential Equations and Parabolic Partial Differential Equations
von: Zhang, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Stochastic Method for Solving Time-Fractional Differential Equations
von: Guidotti, Nicolas L., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Guidotti, Nicolas L., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Strong Stability Preservation for Stochastic Partial Differential Equations
von: Woodfield, James
Veröffentlicht: (2024)
von: Woodfield, James
Veröffentlicht: (2024)
Explicit $θ$-Schemes for Solving Anticipated Backward Stochastic Differential Equations
von: Hu, Mingshang, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Hu, Mingshang, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Tangent Graeffe Iteration
von: Malajovich, Gregorio, et al.
Veröffentlicht: (1999)
von: Malajovich, Gregorio, et al.
Veröffentlicht: (1999)
Application of Kalman Filter in Stochastic Differential Equations
von: Bao, Wencheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bao, Wencheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A High-order Backpropagation Algorithm for Neural Stochastic Differential Equation Model
von: Sheng, Daili, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sheng, Daili, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Mesh Construction for the Numerical Solution of Stochastic Differential Equations with Markovian Switching
von: Kelly, Cónall, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kelly, Cónall, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Matrix Perturbation Theory in the Tangent Space of Isospectral Matrices
von: Hrobat, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hrobat, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AE-ViT: Stable Long-Horizon Parametric Partial Differential Equations Modeling
von: Mikuš, Iva, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mikuš, Iva, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hybrid Stochastic Functional Differential Equations with Infinite Delay: Approximations and Numerics
von: Li, Guozhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Guozhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
L2 convergence of smooth approximations of Stochastic Differential Equations with unbounded coefficients
von: Pathiraja, Sahani
Veröffentlicht: (2020)
von: Pathiraja, Sahani
Veröffentlicht: (2020)
A Gradually Reinforced Sample-Average-Approximation Differentiable Homotopy Method for a System of Stochastic Equations
von: Li, Peixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Peixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Lattice Random Walk Discretisations of Stochastic Differential Equations
von: Duffield, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Duffield, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multilevel Particle Filters for Partially Observed McKean-Vlasov Stochastic Differential Equations
von: Awadelkarim, Elsiddig, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Awadelkarim, Elsiddig, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Discretization, Uniform-in-Time Estimations and Approximation of Invariant Measures for Nonlinear Stochastic Differential Equations with Non-Uniform Dissipativity
von: Huang, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sparsity for Infinite-Parametric Holomorphic Functions on Gaussian Spaces
von: Marcati, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Marcati, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reduced Basis Methods for Parametric Steady-State Radiative Transfer Equation
von: Matsuda, Kimberly, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Matsuda, Kimberly, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DeepOnet Based Preconditioning Strategies For Solving Parametric Linear Systems of Equations
von: Kopaničáková, Alena, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kopaničáková, Alena, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Splitting Method for Stochastic Navier-Stokes Equations
von: Zhu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Optimal Prediction for the Kuramoto-Sivashinsky Equation
von: Stinis, Panagiotis
Veröffentlicht: (2003)
von: Stinis, Panagiotis
Veröffentlicht: (2003)
Sufficient Conditions for the Energy Balance for the Stochastic Incompressible Euler Equations with Additive Noise in two Space Dimensions
von: Rohner, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rohner, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Meta-Auto-Decoder: A Meta-Learning Based Reduced Order Model for Solving Parametric Partial Differential Equations
von: Ye, Zhanhong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ye, Zhanhong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Data-driven Methods for Delay Differential Equations
von: Breda, Dimitri, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Breda, Dimitri, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Optimal Prediction with Application to Averaged Euler Equations
von: Bell, John, et al.
Veröffentlicht: (2000)
von: Bell, John, et al.
Veröffentlicht: (2000)
Reduced Order Model Enhanced Source Iteration with Synthetic Acceleration for Parametric Radiative Transfer Equation
von: Peng, Zhichao
Veröffentlicht: (2024)
von: Peng, Zhichao
Veröffentlicht: (2024)
A Hybrid Kernel-Free Boundary Integral Method with Operator Learning for Solving Parametric Partial Differential Equations In Complex Domains
von: Ling, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ling, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Muti-Fidelity Prediction and Uncertainty Quantification with Laplace Neural Operators for Parametric Partial Differential Equations
von: Zheng, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Neural Network Approach to Inverse Problems in Differential Equations
von: Xu, Kailai, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Xu, Kailai, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Deep Finite Volume Method for Partial Differential Equations
von: Cen, Jianhuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cen, Jianhuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Parareal Algorithms for Stochastic Maxwell Equations Driven by Multiplicative Noise
von: Zhang, Liying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Liying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generalized Finite Difference Method for Solving Stochastic Diffusion Equations
von: Mojarrad, Faezeh Nassajian
Veröffentlicht: (2024)
von: Mojarrad, Faezeh Nassajian
Veröffentlicht: (2024)
Strong Approximation of Stochastic Semiclassical Schroedinger Equation with Multiplicative Noise
von: Ji, Lihai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ji, Lihai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nonlocal Neural Tangent Kernels via Parameter-Space Interactions
von: Nagaraj, Sriram, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nagaraj, Sriram, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Synthetic Acceleration Preconditioners for Parametric Radiative Transfer Equations based on Trajectory-Aware Reduced Order Models
von: Tang, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PDEformer: Towards a Foundation Model for One-Dimensional Partial Differential Equations
von: Ye, Zhanhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ye, Zhanhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Geometric Milstein Scheme for Stochastic Differential Equations on SO(n) and SE(n)
von: Wang, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Geometry-preserving Numerical Scheme for Riemannian Stochastic Differential Equations
von: Wang, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Stochastic Parareal Algorithm for Stochastic Differential Equations
von: Wang, Huanxin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Reduced Krylov Basis Methods for Parametric Partial Differential Equations
von: Li, Yuwen, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Encoded Forward Backward Stochastic Neural Network for High-Dimensional Backward Stochastic Differential Equations and Parabolic Partial Differential Equations
von: Zhang, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)