Physics-informed neural networks for operator equations with stochastic data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Escapil-Inchauspé, Paul, Ruz, Gonzalo A. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Random test functions, $H^{-1}$ norm equivalence, and stochastic variational physics-informed neural networks
di: Marcondes, Diego
Pubblicazione: (2026)
di: Marcondes, Diego
Pubblicazione: (2026)
A shallow physics-informed neural network for solving partial differential equations on surfaces
di: Hu, Wei-Fan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hu, Wei-Fan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Solving stochastic partial differential equations using neural networks in the Wiener chaos expansion
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generating synthetic data for neural operators
di: Hasani, Erisa, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hasani, Erisa, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pseudo-differential-enhanced physics-informed neural networks
di: Gracyk, Andrew
Pubblicazione: (2026)
di: Gracyk, Andrew
Pubblicazione: (2026)
Symmetry group based domain decomposition to enhance physics-informed neural networks for solving partial differential equations
di: Liu, Ye, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Ye, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exact and approximate error bounds for physics-informed neural networks
di: Chantada, Augusto T., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chantada, Augusto T., et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-informed neural networks (PINNs) for numerical model error approximation and superresolution
di: Zhuang, Bozhou, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhuang, Bozhou, et al.
Pubblicazione: (2024)
Energy stable neural network for gradient flow equations
di: Wu, Yue, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wu, Yue, et al.
Pubblicazione: (2023)
Dilated convolution neural operator for multiscale partial differential equations
di: Xu, Bo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Bo, et al.
Pubblicazione: (2024)
A physics-informed neural network framework for modeling obstacle-related equations
di: Bahja, Hamid El, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bahja, Hamid El, et al.
Pubblicazione: (2023)
Orthogonal greedy algorithm for linear operator learning with shallow neural network
di: Lin, Ye, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Ye, et al.
Pubblicazione: (2025)
Out-of-distributional risk bounds for neural operators with applications to the Helmholtz equation
di: Benitez, J. Antonio Lara, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Benitez, J. Antonio Lara, et al.
Pubblicazione: (2023)
Pseudo-Hamiltonian neural networks for learning partial differential equations
di: Eidnes, Sølve, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Eidnes, Sølve, et al.
Pubblicazione: (2023)
Domain decomposition architectures and Gauss-Newton training for physics-informed neural networks
di: Heinlein, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Heinlein, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
A note on the adjoint method for neural ordinary differential equation network
di: Hu, Pipi
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Pipi
Pubblicazione: (2024)
Variational operator learning: A unified paradigm marrying training neural operators and solving partial differential equations
di: Xu, Tengfei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xu, Tengfei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Physics-informed reduced order model with conditional neural fields
di: Kim, Minji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Minji, et al.
Pubblicazione: (2024)
Certified machine learning: A posteriori error estimation for physics-informed neural networks
di: Hillebrecht, Birgit, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hillebrecht, Birgit, et al.
Pubblicazione: (2022)
Unified theoretical guarantees for stability, consistency, and convergence in neural PDE solvers from non-IID data to physics-informed networks
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2024)
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2024)
An extended physics informed neural network for preliminary analysis of parametric optimal control problems
di: Demo, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Demo, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2021)
Macroscopic auxiliary asymptotic preserving neural networks for the linear radiative transfer equations
di: Li, Hongyan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Hongyan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-informed neural networks and neural operators for a study of EUV electromagnetic wave diffraction from a lithography mask
di: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Pubblicazione: (2025)
A model-data asymptotic-preserving neural network method based on micro-macro decomposition for gray radiative transfer equations
di: Li, Hongyan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Li, Hongyan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Optimal time sampling in physics-informed neural networks
di: Turinici, Gabriel
Pubblicazione: (2024)
di: Turinici, Gabriel
Pubblicazione: (2024)
Fixed-budget online adaptive learning for physics-informed neural networks. Towards parameterized problem inference
di: Nguyen, Thi Nguyen Khoa, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nguyen, Thi Nguyen Khoa, et al.
Pubblicazione: (2022)
A decomposition-based robust training of physics-informed neural networks for nearly incompressible linear elasticity
di: Dick, Josef, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dick, Josef, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cell-induced densification and tether formation in fibrous extracellular matrices with biomimetic physics-informed neural networks
di: Lin, Anci, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Anci, et al.
Pubblicazione: (2026)
Averaged Adam accelerates stochastic optimization in the training of deep neural network approximations for partial differential equation and optimal control problems
di: Dereich, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dereich, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Derivative-informed neural operator acceleration of geometric MCMC for infinite-dimensional Bayesian inverse problems
di: Cao, Lianghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cao, Lianghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
HomPINNs: homotopy physics-informed neural networks for solving the inverse problems of nonlinear differential equations with multiple solutions
di: Zheng, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zheng, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Long-term simulation of physical and mechanical behaviors using curriculum-transfer-learning based physics-informed neural networks
di: Guo, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Structure-preserving neural networks for the regularized entropy-based closure of the Boltzmann moment system
di: Schotthöfer, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schotthöfer, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Augmented data and neural networks for robust epidemic forecasting: application to COVID-19 in Italy
di: Dimarco, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dimarco, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2025)
A novel data generation scheme for surrogate modelling with deep operator networks
di: Choubey, Shivam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choubey, Shivam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalizing the SINDy approach with nested neural networks
di: Fiorini, Camilla, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fiorini, Camilla, et al.
Pubblicazione: (2024)
Training Hamiltonian neural networks without backpropagation
di: Rahma, Atamert, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rahma, Atamert, et al.
Pubblicazione: (2024)
Gradient-free training of recurrent neural networks
di: Bolager, Erik Lien, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bolager, Erik Lien, et al.
Pubblicazione: (2024)
Space-time deep neural network approximations for high-dimensional partial differential equations
di: Hornung, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Hornung, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2020)
Variationally correct operator learning: Reduced basis neural operator with a posteriori error estimation
di: Qiu, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qiu, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Random test functions, $H^{-1}$ norm equivalence, and stochastic variational physics-informed neural networks
di: Marcondes, Diego
Pubblicazione: (2026) -
A shallow physics-informed neural network for solving partial differential equations on surfaces
di: Hu, Wei-Fan, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Solving stochastic partial differential equations using neural networks in the Wiener chaos expansion
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Generating synthetic data for neural operators
di: Hasani, Erisa, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Pseudo-differential-enhanced physics-informed neural networks
di: Gracyk, Andrew
Pubblicazione: (2026)