Monte Carlo Neural PDE Solver for Learning PDEs via Probabilistic Representation
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhang, Rui, Meng, Qi, Zhu, Rongchan, Wang, Yue, Shi, Wenlei, Zhang, Shihua, Ma, Zhi-Ming, Liu, Tie-Yan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Better Neural PDE Solvers Through Data-Free Mesh Movers
di: Hu, Peiyan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, Peiyan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimized multilevel Monte Carlo methods in Banach spaces
di: Kirchner, Kristin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kirchner, Kristin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Second order quantitative bounds for unadjusted generalized Hamiltonian Monte Carlo
di: Camrud, Evan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Camrud, Evan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Randomized Quasi-Monte Carlo and Importance Sampling for Super-Fast Growing Functions with Applications to Finance
di: Chen, Jianlong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Jianlong, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Multi-level Monte Carlo simulation for invariant distribution of Markovian switching Lévy-driven SDEs with super-linearly growth coefficients
di: Nguyen, Hoang-Viet, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Hoang-Viet, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hierarchical Gaussian Random Fields for Multilevel Markov Chain Monte Carlo: Coupling Stochastic Partial Differential Equation and The Karhunen-Loève Decomposition
di: Reddy, Sohail
Pubblicazione: (2025)
di: Reddy, Sohail
Pubblicazione: (2025)
Monte Carlo methods on compact complex manifolds using Bergman kernels
di: Lemoine, Thibaut, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lemoine, Thibaut, et al.
Pubblicazione: (2024)
Accelerating Multilevel Markov Chain Monte Carlo Using Machine Learning Models
di: Reddy, Sohail, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Reddy, Sohail, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence Guarantees for Gradient-Based Training of Neural PDE Solvers: From Linear to Nonlinear PDEs
di: Zhao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
A note on the relationship between PDE-based precision operators and Matérn covariances
di: Villa, Umberto, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Villa, Umberto, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hybrid Weight Window Techniques for Time-Dependent Monte Carlo Neutronics
di: Shaw, Caleb S., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shaw, Caleb S., et al.
Pubblicazione: (2025)
A numerical study of a PDE-ODE system with a stochastic dynamical boundary condition: a nonlinear model for sulphation phenomena
di: Arceci, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Arceci, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence of Kinetic Langevin Monte Carlo on Lie groups
di: Kong, Lingkai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kong, Lingkai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Nodal Hybrid Neural Solvers for Parametric PDE Systems
di: Liu, Yun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Numerical method for nonlinear Kolmogorov PDEs via sensitivity analysis
di: Bartl, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bartl, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Strong convergence and temporal-spatial regularity for tamed Euler approximations of Lévy-driven SDEs
di: Ding, Yan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ding, Yan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Non-asymptotic convergence analysis of the stochastic gradient Hamiltonian Monte Carlo algorithm with discontinuous stochastic gradient with applications to training of ReLU neural networks
di: Liang, Luxu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liang, Luxu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multilevel Picard algorithm for general semilinear parabolic PDEs with gradient-dependent nonlinearities
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2023)
WoSNN: Stochastic Solver for PDEs with Machine Learning
di: Song, Silei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Silei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Inference Time Scaling for Solving High-Dimensional PDE via Defect Correction
di: Fan, Zexi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fan, Zexi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nonlinear Expectation Inference for Efficient Uncertainty Quantification and History Matching of Transient Darcy Flows in Porous Media with Random Parameters Under Distribution Uncertainty
di: Zhang, Zhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Zhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Analysis of kinetic Langevin Monte Carlo under the stochastic exponential Euler discretization from underdamped all the way to overdamped
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2025)
Elliptic PDEs on log-Gaussian Shapes: Sparsity and Finite Element Discretization
di: Dũng, Dinh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dũng, Dinh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unified Stochastic Framework for Neural Network Quantization and Pruning
di: Zhang, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multilevel Picard approximations overcome the curse of dimensionality in the numerical approximation of general semilinear PDEs with gradient-dependent nonlinearities
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Projected Langevin Monte Carlo algorithms in non-convex and super-linear setting
di: Pang, Chenxu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pang, Chenxu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Approximations of dispersive PDEs in the presence of low-regularity randomness
di: Bronsard, Yvonne Alama, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bronsard, Yvonne Alama, et al.
Pubblicazione: (2022)
Derivation of normal forms for dispersive PDEs via arborification
di: Bruned, Yvain
Pubblicazione: (2024)
di: Bruned, Yvain
Pubblicazione: (2024)
Unisolver: PDE-Conditional Transformers Towards Universal Neural PDE Solvers
di: Zhou, Hang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Hang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Strong convergence rates for a full discretization of stochastic wave equation with nonlinear damping
di: Cai, Meng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cai, Meng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Predictive Moving Sample Method for Physics-Informed Neural Solvers of Time-Dependent PDEs
di: Xu, Beining, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Beining, et al.
Pubblicazione: (2026)
From Monte Carlo to neural networks approximations of boundary value problems
di: Beznea, Lucian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Beznea, Lucian, et al.
Pubblicazione: (2022)
On gradient stability in nonlinear PDE models and inference in interacting particle systems
di: Castre, Aurélien, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Castre, Aurélien, et al.
Pubblicazione: (2026)
Long-time dynamics of stochastic wave equation with dissipative damping and its full discretization: exponential ergodicity and strong law of large numbers
di: Cai, Meng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cai, Meng, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Randomized Runge-Kutta Method for time-irregular delay differential equations
di: Difonzo, Fabio V., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Difonzo, Fabio V., et al.
Pubblicazione: (2024)
Propagation of chaos and approximation error of random batch particle system in the mean field regime
di: Li, Lei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Lei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Asymptotic error distribution of Mittag--Leffler Euler method for a fractional stochastic differential equation
di: Dai, Xinjie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dai, Xinjie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Weak error analysis for strong approximation schemes of SDEs with super-linear coefficients II: finite moments and higher-order schemes
di: Zhao, Yuying, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Yuying, et al.
Pubblicazione: (2024)
Strong convergence rates for full-discrete approximations of the stochastic Allen-Cahn equations on 2D torus
di: Ma, Ting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Ting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Blending Neural Operators and Relaxation Methods in PDE Numerical Solvers
di: Zhang, Enrui, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhang, Enrui, et al.
Pubblicazione: (2022)
Documenti analoghi
-
Better Neural PDE Solvers Through Data-Free Mesh Movers
di: Hu, Peiyan, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Optimized multilevel Monte Carlo methods in Banach spaces
di: Kirchner, Kristin, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Second order quantitative bounds for unadjusted generalized Hamiltonian Monte Carlo
di: Camrud, Evan, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Randomized Quasi-Monte Carlo and Importance Sampling for Super-Fast Growing Functions with Applications to Finance
di: Chen, Jianlong, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A Multi-level Monte Carlo simulation for invariant distribution of Markovian switching Lévy-driven SDEs with super-linearly growth coefficients
di: Nguyen, Hoang-Viet, et al.
Pubblicazione: (2024)