Data-Driven Model Reduction using WeldNet: Windowed Encoders for Learning Dynamics
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Dahal, Biraj, Cheng, Jiahui, Liu, Hao, Lai, Rongjie, Liao, Wenjing |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Generalization Error Guaranteed Auto-Encoder-Based Nonlinear Model Reduction for Operator Learning
di: Liu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding In-Context Learning for Nonlinear Regression with Transformers: Attention as Featurizer
di: Hsu, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hsu, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
Transformers for Learning on Noisy and Task-Level Manifolds: Approximation and Generalization Insights
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learn to Evolve: Self-supervised Neural JKO Operator for Wasserstein Gradient Flow
di: Feng, Xue, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Feng, Xue, et al.
Pubblicazione: (2026)
Semi-Supervised Manifold Learning with Complexity Decoupled Chart Autoencoders
di: Schonsheck, Stefan C., et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Schonsheck, Stefan C., et al.
Pubblicazione: (2022)
Identification of Differential Equations by Dynamics-Guided Weighted Weak Form with Voting
di: Cheng, Jiahui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Jiahui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rank Reduction AutoEncoders for Mechanical Design: Advancing Novel and Efficient Data-Driven Topology Optimization
di: Ben-Yelun, Ismael, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ben-Yelun, Ismael, et al.
Pubblicazione: (2026)
IDENT Review: Recent Advances in Identification of Differential Equations from Noisy Data
di: He, Roy Y., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Roy Y., et al.
Pubblicazione: (2025)
Geometry-Preserving Encoder/Decoder in Latent Generative Models
di: Lee, Wonjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Wonjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Single-shot prediction of parametric partial differential equations
di: Rafiq, Khalid, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rafiq, Khalid, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learn Singularly Perturbed Solutions via Homotopy Dynamics
di: Chen, Chuqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Chuqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-Driven Self-Supervised Learning for the Discovery of Solution Singularity for Partial Differential Equations
di: Cai, Difeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cai, Difeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Solving Partial Differential Equations with Random Feature Models
di: Liao, Chunyang
Pubblicazione: (2024)
di: Liao, Chunyang
Pubblicazione: (2024)
Data-driven Model Reduction for Soft Robots via Lagrangian Operator Inference
di: Sharma, Harsh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sharma, Harsh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Subspace-Distance-Enabled Active Learning for Efficient Data-Driven Model Reduction of Parametric Dynamical Systems
di: Kapadia, Harshit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kapadia, Harshit, et al.
Pubblicazione: (2025)
PirateNets: Physics-informed Deep Learning with Residual Adaptive Networks
di: Wang, Sifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Sifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
When do World Models Successfully Learn Dynamical Systems?
di: Ross, Edmund, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ross, Edmund, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-Driven, ML-assisted Approaches to Problem Well-Posedness
di: Bertalan, Tom, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bertalan, Tom, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cauchy Random Features for Operator Learning in Sobolev Space
di: Liao, Chunyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liao, Chunyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Windowed Fourier Propagator: A Frequency-Local Neural Operator for Wave Equations in Inhomogeneous Media
di: Cai, Yiyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cai, Yiyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stabilizing Physics-Informed Consistency Models via Structure-Preserving Training
di: Chang, Che-Chia, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chang, Che-Chia, et al.
Pubblicazione: (2026)
Digital Twin Data Modelling by Randomized Orthogonal Decomposition and Deep Learning
di: Bistrian, Diana Alina, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bistrian, Diana Alina, et al.
Pubblicazione: (2022)
Efficiently Solving High-Order and Nonlinear ODEs with Rational Fraction Polynomial: the Ratio Net
di: Qin, Chenxin, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Qin, Chenxin, et al.
Pubblicazione: (2021)
Learning High-dimensional Ionic Model Dynamics Using Fourier Neural Operators
di: Pellegrini, Luca, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pellegrini, Luca, et al.
Pubblicazione: (2025)
GD-VAEs: Geometric Dynamic Variational Autoencoders for Learning Nonlinear Dynamics and Dimension Reductions
di: Lopez, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Lopez, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Stability Preserving Data-driven Models With Latent Dynamics
di: Luo, Yushuang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Luo, Yushuang, et al.
Pubblicazione: (2022)
BCAT: A Block Causal Transformer for PDE Foundation Models for Fluid Dynamics
di: Liu, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model Order Reduction of Cerebrovascular Hemodynamics Using POD_Galerkin and Reservoir Computing_based Approach
di: Halder, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Halder, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Data-Driven Interpolation Method on Smooth Manifolds via Diffusion Processes and Voronoi Tessellations
di: Gomez, Alvaro Almeida
Pubblicazione: (2025)
di: Gomez, Alvaro Almeida
Pubblicazione: (2025)
RL-PINNs: Reinforcement Learning-Driven Adaptive Sampling for Efficient Training of PINNs
di: Song, Zhenao
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Zhenao
Pubblicazione: (2025)
Data Complexity Estimates for Operator Learning
di: Kovachki, Nikola B., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kovachki, Nikola B., et al.
Pubblicazione: (2024)
Artifacts of Numerical Integration in Learning Dynamical Systems
di: Lu, Bing-Ze, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Bing-Ze, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Stochastic Dynamical Systems with Structured Noise
di: Guo, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-Driven Prediction of Dynamic Interactions Between Robot Appendage and Granular Material
di: Wang, Guanjin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Guanjin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Large Data Limits of Laplace Learning for Gaussian Measure Data in Infinite Dimensions
di: Zhong, Zhengang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhong, Zhengang, et al.
Pubblicazione: (2026)
KKANs: Kurkova-Kolmogorov-Arnold Networks and Their Learning Dynamics
di: Toscano, Juan Diego, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Toscano, Juan Diego, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Epidemiological Dynamics via the Finite Expression Method
di: Du, Jianda, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Jianda, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data-Driven Approximation of Binary-State Network Reliability Function: Algorithm Selection and Reliability Thresholds for Large-Scale Systems
di: Yeh, Wei-Chang
Pubblicazione: (2025)
di: Yeh, Wei-Chang
Pubblicazione: (2025)
Towards Size-Independent Generalization Bounds for Deep Operator Nets
di: Gopalani, Pulkit, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Gopalani, Pulkit, et al.
Pubblicazione: (2022)
Nested Operator Inference for Adaptive Data-Driven Learning of Reduced-order Models
di: Aretz, Nicole, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aretz, Nicole, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Generalization Error Guaranteed Auto-Encoder-Based Nonlinear Model Reduction for Operator Learning
di: Liu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Understanding In-Context Learning for Nonlinear Regression with Transformers: Attention as Featurizer
di: Hsu, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Transformers for Learning on Noisy and Task-Level Manifolds: Approximation and Generalization Insights
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Learn to Evolve: Self-supervised Neural JKO Operator for Wasserstein Gradient Flow
di: Feng, Xue, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Semi-Supervised Manifold Learning with Complexity Decoupled Chart Autoencoders
di: Schonsheck, Stefan C., et al.
Pubblicazione: (2022)