Hybrid Neural Ordinary Differential Equations for Data-Efficient Polymerization Modeling with Incomplete Kinetics
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Almanasreh, Marah, Mitsos, Alexander, Cramer, Eike |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Iterative Model-Learning Scheme via Gaussian Processes for Nonlinear Model Predictive Control of (Semi-)Batch Processes
di: Tan, Tai Xuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tan, Tai Xuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-Driven Conditional Flexibility Index
di: Wedemeyer, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wedemeyer, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bayesian Optimization of Partially Known Systems using Hybrid Models
di: Cramer, Eike, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cramer, Eike, et al.
Pubblicazione: (2026)
Least Squares and Marginal Log-Likelihood Model Predictive Control using Normalizing Flows
di: Cramer, Eike
Pubblicazione: (2024)
di: Cramer, Eike
Pubblicazione: (2024)
Symbolic Neural Ordinary Differential Equations
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Ordinary Differential Equations for Modeling Socio-Economic Dynamics
di: Samota, Sandeep Kumar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Samota, Sandeep Kumar, et al.
Pubblicazione: (2026)
ICODEN: Ordinary Differential Equation Neural Networks for Interval-Censored Data
di: Wang, Haoling, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Haoling, et al.
Pubblicazione: (2026)
Foundation Inference Models for Ordinary Differential Equations
di: Mauel, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mauel, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Modelling Chemical Reaction Networks using Neural Ordinary Differential Equations
di: Thöni, Anna C. M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Thöni, Anna C. M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Semi-Implicit Neural Ordinary Differential Equations
di: Zhang, Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalization Bound for a General Class of Neural Ordinary Differential Equations
di: Verma, Madhusudan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Verma, Madhusudan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring Neural Ordinary Differential Equations as Interpretable Healthcare classifiers
di: Li, Shi
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Shi
Pubblicazione: (2025)
Stability-Informed Initialization of Neural Ordinary Differential Equations
di: Westny, Theodor, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Westny, Theodor, et al.
Pubblicazione: (2023)
Taylor-Model Physics-Informed Neural Networks (PINNs) for Ordinary Differential Equations
di: Nagesh, Chandra Kanth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nagesh, Chandra Kanth, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Propagation Networks for Neural Ordinary Differential Equations
di: Jahanshahi, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jahanshahi, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Modeling Time Series Dynamics with Fourier Ordinary Differential Equations
di: Guo, Muhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Muhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Discovering Partially Known Ordinary Differential Equations: a Case Study on the Chemical Kinetics of Cellulose Degradation
di: Bragone, Federica, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bragone, Federica, et al.
Pubblicazione: (2025)
Decoupled Marked Temporal Point Process using Neural Ordinary Differential Equations
di: Song, Yujee, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Yujee, et al.
Pubblicazione: (2024)
Discovering Interpretable Ordinary Differential Equations from Noisy Data
di: Golder, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Golder, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2025)
Application of Neural Ordinary Differential Equations for ITER Burning Plasma Dynamics
di: Liu, Zefang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zefang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Application of Neural Ordinary Differential Equations for Tokamak Plasma Dynamics Analysis
di: Liu, Zefang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zefang, et al.
Pubblicazione: (2024)
High-order expansion of Neural Ordinary Differential Equations flows
di: Izzo, Dario, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Izzo, Dario, et al.
Pubblicazione: (2025)
Protein Folding with Neural Ordinary Differential Equations
di: Sanford, Arielle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sanford, Arielle, et al.
Pubblicazione: (2025)
Identifiability Challenges in Sparse Linear Ordinary Differential Equations
di: Casolo, Cecilia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Casolo, Cecilia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Ordinary Differential Equations for Simulating Metabolic Pathway Dynamics from Time-Series Multiomics Data
di: Habaraduwa, Udesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Habaraduwa, Udesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Ordinary Differential Equations for Learning and Extrapolating System Dynamics Across Bifurcations
di: van Tegelen, Eva, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: van Tegelen, Eva, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerating Quantum Emitter Characterization with Latent Neural Ordinary Differential Equations
di: Proppe, Andrew H., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Proppe, Andrew H., et al.
Pubblicazione: (2024)
Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations for Cosserat Rod-based Soft Robots
di: Jiahao, Tom Z., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiahao, Tom Z., et al.
Pubblicazione: (2024)
Post-Regularization Confidence Bands for Ordinary Differential Equations
di: Dai, Xiaowu, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Dai, Xiaowu, et al.
Pubblicazione: (2021)
Federated Spectral Graph Transformers Meet Neural Ordinary Differential Equations for Non-IID Graphs
di: Gurumurthy, Kishan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gurumurthy, Kishan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Forecasting N-Body Dynamics: A Comparative Study of Neural Ordinary Differential Equations and Universal Differential Equations
di: S, Suriya R, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: S, Suriya R, et al.
Pubblicazione: (2025)
Forecasting with an N-dimensional Langevin Equation and a Neural-Ordinary Differential Equation
di: Malpica-Morales, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malpica-Morales, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Meta-Inverse Physics-Informed Neural Networks for High-Dimensional Ordinary Differential Equations
di: Wei, Zhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Zhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
PointODE: Lightweight Point Cloud Learning with Neural Ordinary Differential Equations on Edge
di: Sugiura, Keisuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sugiura, Keisuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimizing External Sources for Controlled Burning Plasma in Tokamaks with Neural Ordinary Differential Equations
di: Liu, Zefang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zefang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Nonlinear Dynamics in Physical Modelling Synthesis using Neural Ordinary Differential Equations
di: Zheleznov, Victor, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheleznov, Victor, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Posteriori Evaluation of a Physics-Constrained Neural Ordinary Differential Equations Approach Coupled with CFD Solver for Modeling Stiff Chemical Kinetics
di: Kumar, Tadbhagya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kumar, Tadbhagya, et al.
Pubblicazione: (2023)
Stable and Safe Human-aligned Reinforcement Learning through Neural Ordinary Differential Equations
di: Zhao, Liqun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Liqun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Neural Ordinary Differential Equations for Coarse-Grained Socioeconomic Dynamics
di: Koch, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Koch, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimality Principles and Neural Ordinary Differential Equations-based Process Modeling for Distributed Control
di: Wartmann, Michael R., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wartmann, Michael R., et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Iterative Model-Learning Scheme via Gaussian Processes for Nonlinear Model Predictive Control of (Semi-)Batch Processes
di: Tan, Tai Xuan, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Data-Driven Conditional Flexibility Index
di: Wedemeyer, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Bayesian Optimization of Partially Known Systems using Hybrid Models
di: Cramer, Eike, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Least Squares and Marginal Log-Likelihood Model Predictive Control using Normalizing Flows
di: Cramer, Eike
Pubblicazione: (2024) -
Symbolic Neural Ordinary Differential Equations
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)