:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zagabe, Christian Mugisho, Peitz, Sebastian
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Dynamical Systems
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2603.26464
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Uniform global stability of switched nonlinear systems in the Koopman operator framework
von: Zagabe, Christian Mugisho, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Koopman-based surrogate modeling for reinforcement-learning-control of Rayleigh-Benard convection
von: Plotzki, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Equivariance and partial observations in Koopman operator theory for partial differential equations
von: Peitz, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Accelerating the analysis of optical quantum systems using the Koopman operator
von: Hunstig, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian Transfer Operators in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
von: Boshoff, Septimus, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sparse identification of nonlinear dynamics and Koopman operators with Shallow Recurrent Decoder Networks
von: Gao, Mars Liyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A joint optimization approach to identifying sparse dynamics using least squares kernel collocation
von: Hsu, Alexander W., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Variance representations and convergence rates for data-driven approximations of Koopman operators
von: Philipp, Friedrich M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamical systems and complex networks: A Koopman operator perspective
von: Klus, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Invariance of Gaussian RKHSs under Koopman operators of stochastic differential equations with constant matrix coefficients
von: Philipp, Friedrich, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uncertainty Modelling and Robust Observer Synthesis using the Koopman Operator
von: Dahdah, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Koopman Kernel Regression
von: Bevanda, Petar, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Koopman Learning with Episodic Memory
von: Redman, William T., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Closed-Loop Koopman Operator Approximation
von: Dahdah, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder
von: Gupta, Priyam, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Dynamic robotic cloth folding with efficient Koopman operator-based model predictive control
von: Caldarelli, Edoardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Data-Driven Koopman Representations of Nonlinear Delay Differential Equations
von: Rajkumar, Santosh Mohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Koopman-based Stability Certificates for Unknown Nonlinear Systems
von: Zhou, Ruikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative Modeling through Koopman Spectral Analysis: An Operator-Theoretic Perspective
von: Xu, Yuanchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compression of the Koopman matrix for nonlinear physical models via hierarchical clustering
von: Nishikata, Tomoya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data-driven system identification using quadratic embeddings of nonlinear dynamics
von: Klus, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Koopman Operator Identification of Model Parameter Trajectories for Temporal Domain Generalization (KOMET)
von: Hoover, Randy C., et al.
Veröffentlicht: (2026)

ResKoopNet: Learning Koopman Representations for Complex Dynamics with Spectral Residuals
von: Xu, Yuanchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the algebra of Koopman eigenfunctions and on some of their infinities
von: Monfared, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

How iteration order influences convergence and stability in deep learning
von: Dherin, Benoit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bilinear Input Modulation for Mamba: Koopman Bilinear Forms for Memory Retention and Multiplicative Computation
von: Fujii, Hiroki, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Kernel Methods for the Approximation of the Eigenfunctions of the Koopman Operator
von: Lee, Jonghyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data-driven Nonlinear Model Reduction using Koopman Theory: Integrated Control Form and NMPC Case Study
von: Schulze, Jan C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving the Robustness of Control of Chaotic Convective Flows with Domain-Informed Reinforcement Learning
von: Straat, Michiel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Control of Rayleigh-Bénard Convection: Effectiveness of Reinforcement Learning in the Turbulent Regime
von: Markmann, Thorben, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Parametric SVD of Koopman Operator for Stochastic Dynamical Systems
von: Jeong, Minchan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Koopman-Assisted Reinforcement Learning
von: Rozwood, Preston, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Koopman-layered Model with Universal Property Based on Toeplitz Matrices
von: Hashimoto, Yuka, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reservoir computing for system identification and predictive control with limited data
von: Williams, Jan P., et al.
Veröffentlicht: (2024)

tLaSDI: Thermodynamics-informed latent space dynamics identification
von: Park, Jun Sur Richard, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NN-OpInf: an operator inference approach using structure-preserving composable neural networks
von: Parish, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Surrogate Modeling of 3D Rayleigh-Benard Convection with Equivariant Autoencoders
von: Fromme, Fynn, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Early Warning Prediction with Automatic Labeling in Epilepsy Patients
von: Zhang, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Effective Dynamics and Transition Pathways from Koopman-Inspired Neural Learning of Collective Variables
von: Sikorski, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Spatio-Temporal Dynamics via Operator-Valued RKHS and Kernel Koopman Methods
von: Withanachchi, Mahishanka
Veröffentlicht: (2025)