Buchumschlag

Predicting Forced Responses of Probability Distributions via the Fluctuation-Dissipation Theorem and Generative Modeling

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Giorgini, Ludovico T., Falasca, Fabrizio, Souza, Andre N.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Chaotic Dynamics
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Statistical Parameter Calibration via the Generalized Fluctuation Dissipation Theorem and Generative Modeling
von: Giorgini, Ludovico T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conditional Score-Based Modeling of Effective Langevin Dynamics
von: Giorgini, Ludovico T.
Veröffentlicht: (2026)

Reduced-Order Modeling of Cyclo-Stationary Time Series Using Score-Based Generative Methods
von: Giorgini, Ludovico Theo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KGMM: A K-means Clustering Approach to Gaussian Mixture Modeling for Score Function Estimation
von: Giorgini, Ludovico T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Score-Based Modeling of Effective Langevin Dynamics
von: Giorgini, Ludovico Theo
Veröffentlicht: (2025)

Reduced Markovian Models of Dynamical Systems
von: Giorgini, Ludovico Theo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Probing forced responses and causality in data-driven climate emulators: conceptual limitations and the role of reduced-order models
von: Falasca, Fabrizio
Veröffentlicht: (2025)

Integrating Score-Based Generative Modeling and Neural ODEs for Accurate Representation of Multiscale Chaotic Dynamics
von: Del Felice, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning dissipation and instability fields from chaotic dynamics
von: Giorgini, Ludovico T, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Physics and causally constrained discrete-time neural models of turbulent dynamical systems
von: Falasca, Fabrizio, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine Learning for Predicting Chaotic Systems
von: Schötz, Christof, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing the Inductive Biases of Graph Neural ODE for Modeling Dynamical Systems
von: Bishnoi, Suresh, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Comparative Analysis of Predicting Subsequent Steps in Hénon Map
von: S, Vismaya V, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrating Multimodal Data for Joint Generative Modeling of Complex Dynamics
von: Brenner, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Data-driven Modeling of Parameterized Nonlinear Fluid Dynamical Systems with a Dynamics-embedded Conditional Generative Adversarial Network
von: Rostamijavanani, Abdolvahhab, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Quantum Data Distribution via Chaotic Quantum Diffusion Model
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Learning for Prediction and Classifying the Dynamical behaviour of Piecewise Smooth Maps
von: S, Vismaya V, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Trans-Bifurcation Prediction of Dynamics in terms of Extreme Learning Machines with Control Inputs
von: Tadokoro, Satoru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reservoir Computing Generalized
von: Kubota, Tomoyuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting two-dimensional spatiotemporal chaotic patterns with optimized high-dimensional hybrid reservoir computing
von: Nakano, Tamon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine-Precision Prediction of Low-Dimensional Chaotic Systems
von: Schötz, Christof, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamics-Informed Deep Learning for Predicting Extreme Events
von: Katsidoniotaki, Eirini, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Prediction of Unobserved Bifurcation by Unsupervised Extraction of Slowly Time-Varying System Parameter Dynamics from Time Series Using Reservoir Computing
von: Tokuda, Keita, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Characterizing Nonlinear Dynamics via Smooth Prototype Equivalences
von: Friedman, Roy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Trajectory Class Fluctuation Theorem
von: Wimsatt, Gregory, et al.
Veröffentlicht: (2022)

FEG-Pro: Forecast-Error Growth Profiling for Finite-Horizon Instability Analysis of Nonlinear Time Series
von: Velichko, Andrei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Is Flow Matching Just Trajectory Replay for Sequential Data?
von: Lim, Soon Hoe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Entropic Regression DMD (ERDMD) Discovers Informative Sparse and Nonuniformly Time Delayed Models
von: Curtis, Christopher W., et al.
Veröffentlicht: (2024)

A data-driven framework for dimensionality reduction and causal inference in climate fields
von: Falasca, Fabrizio, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive Diffusion Posterior Sampling for Data and Model Fusion of Complex Nonlinear Dynamical Systems
von: Chakraborty, Dibyajyoti, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GEN2: A Generative Prediction-Correction Framework for Long-time Emulations of Spatially-Resolved Climate Extremes
von: Wang, Mengze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting Generalized Steady States in Aperiodically Forced Mechanical Systems
von: Kaundinya, Roshan S., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Versatile Reservoir Computing for Heterogeneous Complex Networks
von: Du, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deterministic Discrete Denoising
von: Suzuki, Hideyuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Incorporating Coupling Knowledge into Echo State Networks for Learning Spatiotemporally Chaotic Dynamics
von: Chu, Kuei-Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Temporal horizons in forecasting: a performance-learnability trade-off
von: Aceituno, Pau Vilimelis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multivariate time series prediction using clustered echo state network
von: Hariharan, S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Regularization of ML models for Earth systems by using longer model timesteps
von: Parthipan, Raghul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tailored minimal reservoir computing: on the bidirectional connection between nonlinearities in the reservoir and in data
von: Prosperino, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unsupervised learning for anticipating critical transitions
von: Panahi, Shirin, et al.
Veröffentlicht: (2025)