Learning a reduced basis of dynamical systems using an autoencoder
Machine learning models have emerged as powerful tools in physics and engineering. In this work, we use an autoencoder with latent space penalization to discover approximate finite-dimensional manifolds of two canonical partial differential equations. We test this method on the Kuramoto-Sivashinsky...
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| Veröffentlicht in: | Physical review. E Jg. 104; H. 3-1; S. 034202 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
01.09.2021
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| ISSN: | 2470-0053, 2470-0053 |
| Online-Zugang: | Weitere Angaben |
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