Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Janik, Konrad, Benner, Peter |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2509.16026 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Time-adaptive HénonNets for separable Hamiltonian systems
von: Janik, Konrad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Janik, Konrad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Symplectic convolutional neural networks
von: Yıldız, Süleyman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yıldız, Süleyman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SympGNNs: Symplectic Graph Neural Networks for identifiying high-dimensional Hamiltonian systems and node classification
von: Varghese, Alan John, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Varghese, Alan John, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data-Driven Identification of Quadratic Representations for Nonlinear Hamiltonian Systems using Weakly Symplectic Liftings
von: Yildiz, Süleyman, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yildiz, Süleyman, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Interpretable Spatial-Temporal Fusion Transformers: Multi-Output Prediction for Parametric Dynamical Systems with Time-Varying Inputs
von: Sun, Shuwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Shuwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generalized Quadratic Embeddings for Nonlinear Dynamics using Deep Learning
von: Goyal, Pawan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Goyal, Pawan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Learning Low-Dimensional Quadratic-Embeddings of High-Fidelity Nonlinear Dynamics using Deep Learning
von: Goyal, Pawan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Goyal, Pawan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Data-Augmented Predictive Deep Neural Network: Enhancing the extrapolation capabilities of non-intrusive surrogate models
von: Sun, Shuwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Shuwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Structure-preserving learning for multi-symplectic PDEs
von: Yıldız, Süleyman, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yıldız, Süleyman, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stability-Certified Learning of Control Systems with Quadratic Nonlinearities
von: Duff, Igor Pontes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Duff, Igor Pontes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Guaranteed Stable Quadratic Models and their applications in SINDy and Operator Inference
von: Goyal, Pawan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Goyal, Pawan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
SynCoTrain: A Dual Classifier PU-learning Framework for Synthesizability Prediction
von: Amariamir, Sasan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Amariamir, Sasan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GN-SINDy: Greedy Sampling Neural Network in Sparse Identification of Nonlinear Partial Differential Equations
von: Forootani, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Forootani, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GFlowNets for Hamiltonian decomposition in groups of compatible operators
von: Huidobro-Meezs, Isaac L., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huidobro-Meezs, Isaac L., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Subspace-Distance-Enabled Active Learning for Efficient Data-Driven Model Reduction of Parametric Dynamical Systems
von: Kapadia, Harshit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kapadia, Harshit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Neural Nets as Hamiltonians
von: Winer, Mike, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Winer, Mike, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Aspects of human memory and Large Language Models
von: Janik, Romuald A.
Veröffentlicht: (2023)
von: Janik, Romuald A.
Veröffentlicht: (2023)
Symplectic ODE-Net: Learning Hamiltonian Dynamics with Control
von: Zhong, Yaofeng Desmond, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Zhong, Yaofeng Desmond, et al.
Veröffentlicht: (2019)
GIST: Gibbs self-tuning for locally adaptive Hamiltonian Monte Carlo
von: Bou-Rabee, Nawaf, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bou-Rabee, Nawaf, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hamiltonian Mechanics of Feature Learning: Bottleneck Structure in Leaky ResNets
von: Jacot, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jacot, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data-driven identification of port-Hamiltonian DAE systems by Gaussian processes
von: Zaspel, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zaspel, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transport Novelty Distance: A Distributional Metric for Evaluating Material Generative Models
von: Hagemann, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hagemann, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Survey on Event Prediction Methods from a Systems Perspective: Bringing Together Disparate Research Areas
von: Benzin, Janik-Vasily, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Benzin, Janik-Vasily, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning reduced-order Quadratic-Linear models in Process Engineering using Operator Inference
von: Gosea, Ion Victor, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gosea, Ion Victor, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hamiltonian Score Matching and Generative Flows
von: Holderrieth, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Holderrieth, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SympFormer: Accelerated attention blocks via Inertial Dynamics on Density Manifolds
von: Stein, Viktor, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Stein, Viktor, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hamiltonian Neural Networks for Robust Out-of-Time Credit Scoring
von: Marín, Javier
Veröffentlicht: (2024)
von: Marín, Javier
Veröffentlicht: (2024)
DCSI -- An improved measure of cluster separability based on separation and connectedness
von: Gauss, Jana, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gauss, Jana, et al.
Veröffentlicht: (2023)
When to Sense and Control? A Time-adaptive Approach for Continuous-Time RL
von: Treven, Lenart, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Treven, Lenart, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solve sparse PCA problem by employing Hamiltonian system and leapfrog method
von: Tran, Loc Hoang
Veröffentlicht: (2025)
von: Tran, Loc Hoang
Veröffentlicht: (2025)
Learning partially observed systems with neural Hamiltonian ordinary differential equations
von: Meltzer, Sunniva, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Meltzer, Sunniva, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Evaluating the printability of stl files with ML
von: Henn, Janik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Henn, Janik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Predicting adaptively chosen observables in quantum systems
von: Huang, Jerry, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Jerry, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unsupervised domain adaptation for radioisotope identification in gamma spectroscopy
von: Lalor, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lalor, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hamiltonian-based neural networks for systems under nonholonomic constraints
von: T., Ignacio Puiggros, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: T., Ignacio Puiggros, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hamiltonian Graph Inference Networks: Joint structure discovery and dynamics prediction for lattice Hamiltonian systems from trajectory data
von: Geng, Ru, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Geng, Ru, et al.
Veröffentlicht: (2026)
BiTimeCrossNet: Time-Aware Self-Supervised Learning for Pediatric Sleep
von: Pandey, Saurav Raj, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pandey, Saurav Raj, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LumiNet: Latent Intrinsics Meets Diffusion Models for Indoor Scene Relighting
von: Xing, Xiaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xing, Xiaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
In-context Pre-trained Time-Series Foundation Models adapt to Unseen Tasks
von: Xu, Shangqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Shangqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Scalable h-adaptive probabilistic solver for time-independent and time-dependent systems
von: Thakur, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Thakur, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Time-adaptive HénonNets for separable Hamiltonian systems
von: Janik, Konrad, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Symplectic convolutional neural networks
von: Yıldız, Süleyman, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
SympGNNs: Symplectic Graph Neural Networks for identifiying high-dimensional Hamiltonian systems and node classification
von: Varghese, Alan John, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Data-Driven Identification of Quadratic Representations for Nonlinear Hamiltonian Systems using Weakly Symplectic Liftings
von: Yildiz, Süleyman, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Interpretable Spatial-Temporal Fusion Transformers: Multi-Output Prediction for Parametric Dynamical Systems with Time-Varying Inputs
von: Sun, Shuwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)