Buchumschlag

Parametric Probabilistic Manifold Decomposition for Nonlinear Model Reduction

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Guo, Jiaming, Xiao, Dunhui
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Numerical Analysis
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Nonlinear Model Reduction by Probabilistic Manifold Decomposition
von: Guo, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nonlinear Model Order Reduction on Quadratic Manifolds via Greedy Algorithms with Dimension-Dependent Regularization
von: Ji, Lijie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fast Quadratic Manifold Learning For Nonlinear Dimensionality Reduction in Large-scale Systems using Riemannian Optimization
von: Paxton, Gavin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Parametric Model Order Reduction by Box Clustering with Applications in Mechatronic Systems
von: Vargas-Fajardo, Juan Angelo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Greedy Rational Approximation for Frequency-Domain Model Reduction of Parametric LTI Systems
von: Bělík, Filip, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dictionary-based Online-adaptive Structure-preserving Model Order Reduction for Parametric Hamiltonian Systems
von: Herkert, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MOR-T L : A Novel Model Order Reduction Method for Parametrized Problems with Application to Seismic Wave Propagation
von: Besset, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Local Reduced-Order Modeling for Electrostatic Plasmas by Physics-Informed Solution Manifold Decomposition
von: Tsai, Ping-Hsuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Parametric-ROM of Structures with Varying Geometry using Direct Parameterization of Invariant Manifolds
von: Martins, Tiago, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Multiscale Decomposition for Solving The Nonlinear Klein-Gordon Equation with Time Oscillation
von: Liang, Zhangyong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Craig-Bampton-based Quadratic Manifold for Nonlinear Substructuring
von: Saccani, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Non-Intrusive Data-Free Parametric Reduced Order Model for Geometrically Nonlinear Structures
von: Saccani, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Domain Decomposition Subspace Neural Network Method for Solving Linear and Nonlinear Partial Differential Equations
von: Fu, Zhenxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Entropy-Stable Model Reduction of One-Dimensional Hyperbolic Systems using Rational Quadratic Manifolds
von: Klein, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quadrature Sampling of Parametric Models with Bi-fidelity Boosting
von: Cheng, Nuojin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Manifold Function Encoder: Identifying Different Functions Defined on Different Manifolds
von: Hu, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Manifold-based Algorithms for the Hadamard Decomposition
von: Gillis, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Second-Order Nonlocal Approximation to Manifold Poisson Models with Neumann Boundary
von: Zhang, Yajie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tree-Based Nonlinear Reduced Modeling
von: Guignard, Diane, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Functional Analysis and Parallel Domain Decomposition for the TV-Stokes Model
von: Langer, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Tensor Train Decomposition for Adversarial Attacks on Computer Vision Models
von: Chertkov, Andrei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Parametric Hierarchical Matrix Approximations to Kernel Matrices
von: Khan, Abraham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Randomized Quaternion UTV Decomposition and Randomized Quaternion Tensor UTV Decomposition
von: Yang, Liqiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalization Error Analysis of Deep Backward Dynamic Programming for Solving Nonlinear PDEs
von: Ouyang, Du, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reduced Order Model Enhanced Source Iteration with Synthetic Acceleration for Parametric Radiative Transfer Equation
von: Peng, Zhichao
Veröffentlicht: (2024)

Data-driven Closure Strategies for Parametrized Reduced Order Models via Deep Operator Networks
von: Ivagnes, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Structure-Preserving Domain Decomposition Method for Data-Driven Modeling
von: Jiang, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nodal Hybrid Neural Solvers for Parametric PDE Systems
von: Liu, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sparsity for Infinite-Parametric Holomorphic Functions on Gaussian Spaces
von: Marcati, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parametric Shape Holomorphy of Boundary Integral Operators with Applications
von: Dölz, Jürgen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Synthetic Acceleration Preconditioners for Parametric Radiative Transfer Equations based on Trajectory-Aware Reduced Order Models
von: Tang, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Practicable Simulation-Free Model Order Reduction by Nonlinear Moment Matching
von: Varona, Maria Cruz, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Group Sparse-based Tensor CP Decomposition: Model, Algorithms, and Applications in Chemometrics
von: Wang, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generative Models for Parameter Space Reduction applied to Reduced Order Modelling
von: Padula, Guglielmo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Trace Ratio Based Manifold Learning with Tensor Data
von: Bouallala, Mohammed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reduced Krylov Basis Methods for Parametric Partial Differential Equations
von: Li, Yuwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tangent Space Parametrization for Stochastic Differential Equations on SO(n)
von: Wang, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Novel Product Manifold Modeling and Orthogonality-Constrained Neural Network Solver for Parameterized Generalized Inverse Eigenvalue Problems
von: Zhang, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stochastic gradient descent based variational inference for infinite-dimensional inverse problems
von: Sui, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nonlinear Dimensionality Reduction Techniques for Bayesian Optimization
von: Long, Luo, et al.
Veröffentlicht: (2025)