Salvato in:
| Autori principali: | Papastathopoulos-Katsaros, Athanasios, Stavrianidi, Alexandra, Liu, Zhandong |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2507.12659 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Weak Collocation Regression for Inferring Stochastic Dynamics with Lévy Noise
di: Guo, Liya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Liya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Weak Collocation Regression method: fast reveal hidden stochastic dynamics from high-dimensional aggregate data
di: Lu, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Lu, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2022)
When is a System Discoverable from Data? Discovery Requires Chaos
di: Shumaylov, Zakhar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shumaylov, Zakhar, et al.
Pubblicazione: (2025)
A review of shape-morphing solutions and evolutional neural networks for spatiotemporal dynamics
di: Farazmand, Mohammad
Pubblicazione: (2026)
di: Farazmand, Mohammad
Pubblicazione: (2026)
Flexible SE(2) graph neural networks with applications to PDE surrogates
di: Bånkestad, Maria, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bånkestad, Maria, et al.
Pubblicazione: (2024)
CP-PINNs: Data-Driven Changepoints Detection in PDEs Using Online Optimized Physics-Informed Neural Networks
di: Dong, Zhikang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Dong, Zhikang, et al.
Pubblicazione: (2022)
Learning phase-space flows using time-discrete implicit Runge-Kutta PINNs
di: Corral, Álvaro Fernández, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Corral, Álvaro Fernández, et al.
Pubblicazione: (2024)
Entropic transfer operators for stochastic systems
di: Bi, Hancheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bi, Hancheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-driven modelling of brain activity using neural networks, Diffusion Maps, and the Koopman operator
di: Gallos, Ioannis K., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gallos, Ioannis K., et al.
Pubblicazione: (2023)
A matrix preconditioning framework for physics-informed neural networks based on adjoint method
di: Song, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi evolutional deep neural networks (Multi-EDNN)
di: Kim, Hadden, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Hadden, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hutchinson Trace Estimation for High-Dimensional and High-Order Physics-Informed Neural Networks
di: Hu, Zheyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, Zheyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Score-Based Physics-Informed Neural Networks for High-Dimensional Fokker-Planck Equations
di: Hu, Zheyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Zheyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Condition Digital Twin Calibration for Axial Piston Pumps : Compound Fault Simulation
di: Dong, Chang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dong, Chang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Numerical approximation of the Koopman-von Neumann equation: Operator learning and quantum computing
di: Klus, Stefan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Klus, Stefan, et al.
Pubblicazione: (2026)
An extrapolation-driven network architecture for physics-informed deep learning
di: Wang, Yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Astral: training physics-informed neural networks with error majorants
di: Fanaskov, Vladimir, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fanaskov, Vladimir, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient forward and inverse uncertainty quantification for dynamical systems based on dimension reduction and Kriging surrogate modeling in functional space
di: Song, Zhouzhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Zhouzhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Higuchi fractal dimension of invariant measures for countable idempotent iterated function systems
di: Oliveira, Elismar R.
Pubblicazione: (2024)
di: Oliveira, Elismar R.
Pubblicazione: (2024)
SPIKE: Sparse Koopman Regularization for Physics-Informed Neural Networks
di: Miñoza, Jose Marie Antonio
Pubblicazione: (2026)
di: Miñoza, Jose Marie Antonio
Pubblicazione: (2026)
FMint: Bridging Human Designed and Data Pretrained Models for Differential Equation Foundation Model
di: Song, Zezheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Zezheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Development of multi-physics finite element model to investigate electromagnetic forming and simultaneous multi-point perforations of aluminium tube
di: Chetry, Avinash, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chetry, Avinash, et al.
Pubblicazione: (2024)
Backpropagation in hyperbolic chaos via adjoint shadowing
di: Ni, Angxiu
Pubblicazione: (2022)
di: Ni, Angxiu
Pubblicazione: (2022)
Sparse identification of time delay systems via pseudospectral collocation
di: Bozzo, Enrico, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bozzo, Enrico, et al.
Pubblicazione: (2024)
Kernel Methods for the Construction of Certified Lyapunov Functions via Approximate Koopman Eigenfunctions
di: Giesl, P., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Giesl, P., et al.
Pubblicazione: (2026)
Joint State-Parameter Estimation for the Reduced Fracture Model via the United Filter
di: Huynh, Toan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huynh, Toan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predicting nonlinear-flow regions in highly heterogeneous porous media using adaptive constitutive laws and neural networks
di: Giovannini, Chiara, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Giovannini, Chiara, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic bifurcation analysis via polynomial chaos: consistency and convergence of branch-approximating solutions
di: Venier, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Venier, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimal Low-dimensional Approximation of Transfer Operators via Flow Matching: Computation and Error Analysis
di: Zhang, Zhicheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhicheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Incorporating Continuous Dependence Qualifies Physics-Informed Neural Networks for Operator Learning
di: Li, Guojie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Guojie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-driven approximation of transfer operators for mean-field stochastic differential equations
di: Ioannou, Eirini, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ioannou, Eirini, et al.
Pubblicazione: (2025)
HomPINNs: homotopy physics-informed neural networks for solving the inverse problems of nonlinear differential equations with multiple solutions
di: Zheng, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zheng, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Calculating Domain of Attraction Boundary of Power Systems Based on the Gentlest Ascent Dynamics
di: Wu, Sixu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Sixu, et al.
Pubblicazione: (2026)
A kernel method for the learning of Wasserstein geometric flows
di: Hu, Jianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Jianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving PINNs By Algebraic Inclusion of Boundary and Initial Conditions
di: Ren, Mohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ren, Mohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Avoiding spectral pollution for transfer operators using residuals
di: Herwig, April, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Herwig, April, et al.
Pubblicazione: (2025)
PI-Controlled Variable Time-Step Power System Simulation Using an Adaptive Order Differential Transformation Method
di: Huang, Kaiyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Kaiyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Computational Seismic Fracture Synthesis of Tidal Barrage using Enhanced Isotropic Plasticity Damage Mechanics and Coupled Lagrangian-Eulerian Multiphase Interaction
di: Chowdhury, Sayan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chowdhury, Sayan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unconditionally stable symplectic integrators for the Navier-Stokes equations and other dissipative systems
di: Sungkeetanon, Sutthikiat, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sungkeetanon, Sutthikiat, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sequential data assimilation for PDEs using shape-morphing solutions
di: Hilliard, Zachary T., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hilliard, Zachary T., et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Weak Collocation Regression for Inferring Stochastic Dynamics with Lévy Noise
di: Guo, Liya, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Weak Collocation Regression method: fast reveal hidden stochastic dynamics from high-dimensional aggregate data
di: Lu, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2022) -
When is a System Discoverable from Data? Discovery Requires Chaos
di: Shumaylov, Zakhar, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A review of shape-morphing solutions and evolutional neural networks for spatiotemporal dynamics
di: Farazmand, Mohammad
Pubblicazione: (2026) -
Flexible SE(2) graph neural networks with applications to PDE surrogates
di: Bånkestad, Maria, et al.
Pubblicazione: (2024)