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#dinámicos
Modelos Autorregresivos Lineales de Dos Capas Estiman Estados Latentes
Descubre cómo los modelos autorregresivos de dos capas estiman estados latentes imitando el filtrado de Kalman. Con resultados teóricos.
Flujo Equivariante para Problemas de Bifurcación con Ruptura de Simetría
Descubre cómo el flujo equivariante con IA modela bifurcaciones con ruptura de simetría, capturando múltiples soluciones estables en sistemas físicos.
Reducción de orden cuadrático con procesos gaussianos para sistemas dinámicos
Nuevo marco GP-ODE con reducción de orden cuadrático para pronosticar sistemas dinámicos con incertidumbre cuantificada. Supera a métodos ROM tradicionales.
HAMNO: Operador Neuronal Jerárquico Adaptativo Multiescala para Sistemas Dinámicos
Descubre HAMNO, un operador neuronal multiescala que combina convoluciones locales y operadores espectrales para predecir sistemas dinámicos complejos con precisión y estabilidad.
¿Qué incertidumbres necesitamos para los sistemas dinámicos?
Aprende a distinguir incertidumbres aleatorias y epistémicas en sistemas dinámicos desde la óptica del machine learning. Claves para mejorar predicciones y modelos.
Aprendizaje activo para descubrimiento de modelos en datos ultra-bajos
Descubre el método de aprendizaje activo con E-SINDy para descubrir modelos dispersos en sistemas dinámicos con datos ultra-bajos. Eficiente y preciso.
HAMNO: Operador Neural Jerárquico Adaptativo Multi-escala con Física Informada
Descubre HAMNO: un operador neural jerárquico que mejora la precisión y estabilidad en simulaciones de sistemas dinámicos con física informada.
¿Qué incertidumbres necesitamos para sistemas dinámicos?
Descubre qué tipos de incertidumbre (aleatoria y epistémica) son clave en sistemas dinámicos desde la perspectiva del machine learning y cómo modelarlas.
Aprendizaje activo para descubrimiento de modelos en datos ultra escasos
Descubre cómo el aprendizaje activo con E-SINDy identifica ecuaciones dinámicas con datos ultra escasos. Ideal para sistemas complejos.
Redes Neuronales Temporales Sheaf con Transporte Ortogonal Dinámico
Descubre cómo las redes neuronales sheaf temporales mejoran la predicción de enlaces en grafos con evolución temporal, usando marcos ortogonales dinámicos y transporte local.
Inferir forzamiento oculto en oscilador biológico con redes Kolmogorov-Arnold
Descubre cómo las redes Kolmogorov-Arnold infieren forzamiento oculto en osciladores biológicos a partir de datos parciales.
Inferencia de forzamiento oculto en oscilador con redes KAN
Las redes Kolmogorov-Arnold infieren fuerzas ocultas en la respiración aviar a partir de presión. Validadas con electromiografía, revelan patrones sorprendentes.
Representaciones autosupervisadas de sistemas dinámicos para series fisiológicas
PULSE: aprendizaje autosupervisado que extrae representaciones de sistemas dinámicos de series fisiológicas, mejorando clasificación y transferencia.
Poda de subespacios de Koopman en espacios de kernel con vectores principales
Descubre cómo podar subespacios de Koopman en RKHS usando vectores principales para mejorar la precisión predictiva en sistemas dinámicos con grandes datos.
Espacio Vectorial de Ciclos: Inferencia Estadística de Interacciones
Un nuevo marco variacional para inferir interacciones cíclicas en sistemas complejos. Aplicado a fMRI, revela organización recurrente que el promediado de aristas no detecta.
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Conoce SpectraLDS: destilación comprobable para sistemas dinámicos lineales con inferencia constante en tiempo y espacio, ideal para modelado de lenguaje.
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