Jakob Zech

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Christoph SchwabProfessor for Mathematics, ETH ZurichDirección de correo verificada de math.ethz.ch
Joost A. A. OpschoorETH Zürich, Seminar for Applied MathematicsDirección de correo verificada de sam.math.ethz.ch
C Jerez-HanckesDavid Parkin Visiting Professor, University of BathDirección de correo verificada de bath.ac.uk
Lukas HerrmannJohann Radon Institute for Computational and Applied Mathematics, RICAMDirección de correo verificada de ricam.oeaw.ac.at
Youssef MarzoukProfessor, Massachusetts Institute of TechnologyDirección de correo verificada de mit.edu
Van Kien NguyenUniversity of Transport and Communications, Hanoi, VietnamDirección de correo verificada de utc.edu.vn
Ruben Aylwin PincheiraUniversität UlmDirección de correo verificada de uni-ulm.de
Simon WeissmannUniversität MannheimDirección de correo verificada de uni-mannheim.de
Sven WangAssistant Professor, Mathematics, Humboldt University BerlinDirección de correo verificada de mit.edu
Philipp PetersenUniversity of ViennaDirección de correo verificada de univie.ac.at
Andreas SteinETH ZürichDirección de correo verificada de sam.math.ethz.ch
Ashia C. WilsonAssistant Professor at MITDirección de correo verificada de mit.edu
Björn SprungkTU Bergakademie FreibergDirección de correo verificada de math.tu-freiberg.de
Robert ScheichlHeidelberg UniversityDirección de correo verificada de uni-heidelberg.de
Albert Cohenprofesseur de mathématiques, Université Paris VIDirección de correo verificada de ann.jussieu.fr

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Jakob Zech

Juniorprofessor at Heidelberg University

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High-dimensional Problems SciML UQ Numerical Analysis Statistical Inference


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Deep learning in high dimension: Neural network expression rates for generalized polynomial chaos expansions in UQ C Schwab, J Zech Analysis and Applications, 1-37, 2018	220	2018
Exponential ReLU DNN expression of holomorphic maps in high dimension JAA Opschoor, C Schwab, J Zech Constructive Approximation 55 (1), 537-582, 2022	132	2022
Shape holomorphy of the stationary Navier--Stokes equations A Cohen, C Schwab, J Zech SIAM Journal on Mathematical Analysis 50 (2), 1720-1752, 2018	63	2018
Electromagnetic wave scattering by random surfaces: Shape holomorphy C Jerez-Hanckes, C Schwab, J Zech Mathematical Models and Methods in Applied Sciences 27 (12), 2229-2259, 2017	62	2017
Convergence rates of high dimensional Smolyak quadrature J Zech, C Schwab ESAIM: Mathematical Modelling and Numerical Analysis 54 (4), 1259-1307, 2020	56	2020
Deep neural network expression of posterior expectations in Bayesian PDE inversion L Herrmann, C Schwab, J Zech Inverse Problems 36 (12), 125011, 2020	47*	2020
Multilevel approximation of parametric and stochastic PDEs J Zech, D Dũng, C Schwab Mathematical Models and Methods in Applied Sciences 29 (09), 1753-1817, 2019	44	2019
Deep learning in high dimension: neural network expression rates for analytic functions in C Schwab, J Zech SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 11 (1), 199-234, 2023	34	2023
Sparse-grid approximation of high-dimensional parametric PDEs J Zech ETH Zurich, 2018	31*	2018
Sparse Approximation of Triangular Transports, Part I: The Finite-Dimensional Case J Zech, Y Marzouk Constructive Approximation, 1-68, 2022	30*	2022
Deep learning in high dimension: ReLU neural network expression for Bayesian PDE inversion JAA Opschoor, C Schwab, J Zech Optimization and control for partial differential equations—uncertainty …, 2022	30*	2022
Domain uncertainty quantification in computational electromagnetics R Aylwin, C Jerez-Hanckes, C Schwab, J Zech SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 8 (1), 301-341, 2020	30	2020
Neural and spectral operator surrogates: unified construction and expression rate bounds L Herrmann, C Schwab, J Zech Advances in Computational Mathematics 50 (4), 72, 2024	25*	2024
De Rham compatible deep neural network FEM M Longo, JAA Opschoor, N Disch, C Schwab, J Zech Neural Networks 165, 721-739, 2023	24*	2023
Sparse Approximation of Triangular Transports, Part II: The Infinite-Dimensional Case J Zech, Y Marzouk Constructive Approximation 55 (3), 987-1036, 2022	23	2022
Analyticity and sparsity in uncertainty quantification for PDEs with Gaussian random field inputs D Dũng, VK Nguyen, C Schwab, J Zech arXiv preprint arXiv:2201.01912, 2022	22	2022
A Posteriori Error Estimation of - Finite Element Methods for Highly Indefinite Helmholtz Problems S Sauter, J Zech SIAM Journal on Numerical Analysis 53 (5), 2414-2440, 2015	18	2015
Distribution learning via neural differential equations: a nonparametric statistical perspective Y Marzouk, ZR Ren, S Wang, J Zech Journal of Machine Learning Research 25 (232), 1-61, 2024	14	2024
Deep operator network approximation rates for Lipschitz operators C Schwab, A Stein, J Zech arXiv preprint arXiv:2307.09835, 2023	13	2023
Mathematical theory of deep learning P Petersen, J Zech arXiv preprint arXiv:2407.18384, 2024	9	2024

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