Invertible Neural Networks for Reduced-Order Modeling of Hyperbolic PDEs Ajouter aux favoris
- SOTA on reduced order modeling for hyperbolic systems
- SOTA on invertible neural networks
- ROM with invertible analytic map for viscous Burgers equation
- ROm with invertible neural networks
- Comparaison with classical approaches and validation
- Basics of PDEs and numerical methods , especially hyperbolic problems
- Understanding of reduced-order modeling (POD, ROM)
- Experience with Python and scientific libraries ( NumPy, SciPy, PyTorch/JAX )
- Knowledge or interest in invertible neural networks / normalizing flows
- Ability to analyze snapshots, eigenvalue decay, and model accuracy
- Subsidized meals
- Partial reimbursement of public transport costs
- Leave: 7 weeks of annual leave + 10 extra days off due to RTT (statutory reduction in working hours) + possibility of exceptional leave (sick children, moving home, etc.)
- Possibility of teleworking (after 6 months of employment) and flexible organization of working hours
- Professional equipment available (videoconferencing, loan of computer equipment, etc.)
- Social, cultural and sports events and activities
- Access to vocational training
- Social security coverage
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