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reduced-order modeling
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WgLaSDI: 弱形式贪婪潜空间动力学识别
通过将弱形式非线性动力学（WENDy）引入 gLaSDI 的框架，我们提出了具有自适应采样特性的 WgLaSDI 框架，它能够更准确和高效地建模高维非线性物理系统，并且在处理噪声数据时具备稳健性。
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7 days ago
基于减阶建模和图神经网络的混合数值方法用于非参数几何结构动力学问题的应用
该研究介绍了一种加速复杂物理系统时间域偏微分方程数值分析的新方法，结合经典的降阶建模框架和最近引入的图神经网络，通过对具有不同数值离散化大小的高度异构数据库进行训练，可以处理非参数几何体的广泛范围，提高效率并保持合理的准确性。
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a month ago
简化弹塑性和断裂的神经应力场
我们提出了一种用于弹塑性和断裂的减维模型的混合神经网络和物理框架，并演示了其在不同材料行为模拟中的强大计算效率。
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8 months ago
使用受限自动编码器学习非线性投影用于动态系统的降阶建模
最近开发的降阶建模技术旨在从数据中学习的低维流形上近似非线性动力系统。我们介绍了一种由约束的自动编码器神经网络描述的参数化非线性投影类，其中流形和投影纤维都是从数据中学习得到的。此外，我们还提出了一些新的动力学感知成本函数，以促进学习考虑快
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a year ago
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