Buchumschlag

Is the end of Insight in Sight ?

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Tucny, Jean-Michel, Durve, Mihir, Succi, Sauro
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computational Physics Machine Learning Data Analysis, Statistics and Probability
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Learning of viscosity functions in rarefied gas flows with physics-informed neural networks
von: Tucny, Jean-Michel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Geometric Autoencoder Priors for Bayesian Inversion: Learn First Observe Later
von: Vadeboncoeur, Arnaud, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scientific machine learning in Hydrology: a unified perspective
von: Adombi, Adoubi Vincent De Paul
Veröffentlicht: (2025)

Data-driven topology design using a deep generative model
von: Yamasaki, Shintaro, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Predicting Wind Loads on Container Ships in Harbor Environments through Multi-Fidelity Modeling
von: Fiore, Matilde, et al.
Veröffentlicht: (2026)

KAN-Matrix: Visualizing Nonlinear Pairwise and Multivariate Contributions for Physical Insight
von: De la Fuente, Luis A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

An exact multiple-time-step variational formulation for the committor and the transition rate
von: Lorpaiboon, Chatipat, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hierarchical geometric deep learning enables scalable analysis of molecular dynamics
von: Pengmei, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Liouville Flow Importance Sampler
von: Tian, Yifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scalable Sparse Regression for Model Discovery: The Fast Lane to Insight
von: Golden, Matthew
Veröffentlicht: (2024)

Fast frequency reconstruction using Deep Learning for event recognition in ring laser data
von: Di Somma, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distillation and Interpretability of Ensemble Forecasts of ENSO Phase using Entropic Learning
von: Groom, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep-learning-assisted reconfigurable metasurface antenna for real-time holographic beam steering
von: Ma, Hyunjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum State Tomography using Quantum Machine Learning
von: Innan, Nouhaila, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reducing hyperparameter sensitivity in measurement-feedback based Ising machines
von: Sevenants, Toon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scalable learning of potentials to predict time-dependent Hartree-Fock dynamics
von: Bhat, Harish S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Active Deep Kernel Learning of Molecular Properties: Realizing Dynamic Structural Embeddings
von: Ghosh, Ayana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Forecasting threshold exceedance of atmospheric variables at a specific location
von: Baggio, Roberta, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neural Network-Guided Symbolic Regression for Interpretable Descriptor Discovery in Perovskite Catalysts
von: Xian, Yeming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lagrangian neural ODEs: Measuring the existence of a Lagrangian with Helmholtz metrics
von: Wolf, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PIED: Physics-Informed Experimental Design for Inverse Problems
von: Hemachandra, Apivich, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking Self-Driving Labs
von: Adesiji, Adedire D., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating mode collapse in normalizing flows by annealing with an adaptive schedule: Application to parameter estimation
von: Wang, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rapid optimization in high dimensional space by deep kernel learning augmented genetic algorithms
von: Valleti, Mani, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PINNACLE: PINN Adaptive ColLocation and Experimental points selection
von: Lau, Gregory Kang Ruey, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physics-Informed Tree Search for High-Dimensional Computational Design
von: Banik, Suvo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robust experimental data assimilation for the Spalart-Allmaras turbulence model
von: Aulakh, Deepinder Jot Singh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science
von: Liu, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Response-Statistic Shifts and Parametric Roll Episodes from Wave--Vessel Time Series via LSTM Functional Models
von: Ferrandis, Jose del Aguila
Veröffentlicht: (2026)

Tunable correlation retention: A statistical method for generating synthetic data
von: Jävergård, Nicklas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Short-Term Forecasting of Energy Production and Consumption Using Extreme Learning Machine: A Comprehensive MIMO based ELM Approach
von: Voyant, Cyril, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical limits of correlation detection in trees
von: Ganassali, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Bayesian Multistate Bennett Acceptance Ratio Methods
von: Ding, Xinqiang
Veröffentlicht: (2023)

Real-Time Cascade Mitigation in Power Systems Using Influence Graph Improved by Reinforcement Learning
von: Zhou, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Ultimate NMR Resolution with Deep Learning
von: Jahangiri, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Density Estimation via Binless Multidimensional Integration
von: Carli, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generating gradients in the energy landscape using rectified linear type cost functions for efficiently solving 0/1 matrix factorization in Simulated Annealing
von: Konoshima, Makiko, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Simultaneous Dimensionality Reduction for Extracting Useful Representations of Large Empirical Multimodal Datasets
von: Abdelaleem, Eslam
Veröffentlicht: (2024)

Partial Effective Information Decomposition for Synergistic Causality
von: Yang, Mingzhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Universe as a Learning System
von: Shushi, Tomer
Veröffentlicht: (2024)