An adaptive ANOVA stochastic Galerkin method for partial differential equations with high-dimensional random inputs
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Guanjie, Sahu, Smita, Liao, Qifeng |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
An alternating low-rank projection approach for partial differential equations with random inputs
di: Wang, Guanjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Guanjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep random difference method for high-dimensional quasilinear parabolic partial differential equations
di: Cai, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cai, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Annealed adaptive importance sampling method in PINNs for solving high dimensional partial differential equations
di: Zhang, Zhengqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhengqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
A space-time adaptive low-rank method for high-dimensional parabolic partial differential equations
di: Bachmayr, Markus, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bachmayr, Markus, et al.
Pubblicazione: (2023)
Time-asymptotic behavior of the Boltzmann equation with random inputs in whole space and its stochastic Galerkin approximation
di: Jin, Shi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Shi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Preconditioners based on Voronoi quantizers of random variable coefficients for stochastic elliptic partial differential equations
di: Venkovic, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Venkovic, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep learning methods for stochastic Galerkin approximations of elliptic random PDEs
di: Musco, Fabio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Musco, Fabio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust and efficient solvers for nonlinear partial differential equations based on random feature method
di: Tan, Longze
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Longze
Pubblicazione: (2025)
Martingale deep learning for very high dimensional quasi-linear partial differential equations and stochastic optimal controls
di: Cai, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cai, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the convergence of adaptive approximations for stochastic differential equations
di: Foster, James, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Foster, James, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep neural network approximation for high-dimensional parabolic partial integro-differential equations
di: Baranek, Marcin
Pubblicazione: (2025)
di: Baranek, Marcin
Pubblicazione: (2025)
Variable Transformations in combination with Wavelets and ANOVA for high-dimensional approximation
di: Potts, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Potts, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2022)
Strong convergence of the adaptive Milstein method for nonlinear stochastic differential equations with piecewise continuous arguments
di: Zhang, Yuhang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yuhang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Boundary neuron method for solving partial differential equations
di: Lin, Ye, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Ye, et al.
Pubblicazione: (2026)
A high-order, structure preserving scheme for the stochastic Galerkin shallow water equations -- unification and two-dimensional extension
di: Öffner, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Öffner, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stochastic theta methods for free stochastic differential equations
di: Niu, Yuanling, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Niu, Yuanling, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Neural networks for solving high-dimensional parabolic partial differential equations
di: Zhang, Wenzhong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Wenzhong, et al.
Pubblicazione: (2026)
A novel numerical method for mean field stochastic differential equation
di: Zhou, Jinhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Jinhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning rate adaptive stochastic gradient descent optimization methods: numerical simulations for deep learning methods for partial differential equations and convergence analyses
di: Dereich, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dereich, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic theta methods for random periodic solution of stochastic differential equations under non-globally Lipschitz conditions
di: Chen, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
A new approximation method for solving stochastic differential equations
di: Mojarrad, Faezeh Nassajian
Pubblicazione: (2024)
di: Mojarrad, Faezeh Nassajian
Pubblicazione: (2024)
A deep shotgun method for solving high-dimensional parabolic partial differential equations
di: Xu, Wenjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Wenjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Subspace method based on neural networks for solving the partial differential equation
di: Xu, Zhaodong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Zhaodong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Moving sample method for solving time-dependent partial differential equations
di: Xu, Beining, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Beining, et al.
Pubblicazione: (2026)
Boundary-preserving weak approximation for some semilinear stochastic partial differential equations
di: Ulander, Johan
Pubblicazione: (2024)
di: Ulander, Johan
Pubblicazione: (2024)
Adaptive feature capture method for solving partial differential equations with near singular solutions
di: Deng, Yangtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Deng, Yangtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
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)
A p-adaptive polytopal discontinuous Galerkin method for high-order approximation of brain electrophysiology
di: Saglio, Caterina Beatrice Leimer, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Saglio, Caterina Beatrice Leimer, et al.
Pubblicazione: (2025)
A model order reduction based adaptive parareal method for time-dependent partial differential equations
di: Dai, Xiaoying, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dai, Xiaoying, et al.
Pubblicazione: (2026)
A step towards holistic discretisation of stochastic partial differential equations
di: Roberts, A. J.
Pubblicazione: (2003)
di: Roberts, A. J.
Pubblicazione: (2003)
A backward Monte-Carlo method for solving parabolic partial differential equations
di: Carlsson, Johan
Pubblicazione: (2000)
di: Carlsson, Johan
Pubblicazione: (2000)
A brief review of the Deep BSDE method for solving high-dimensional partial differential equations
di: Han, Jiequn, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Jiequn, et al.
Pubblicazione: (2025)
Taming singular stochastic differential equations: A numerical method
di: Lê, Khoa, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Lê, Khoa, et al.
Pubblicazione: (2021)
High-dimensional approximation spaces of artificial neural networks and applications to partial differential equations
di: Beneventano, Pierfrancesco, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Beneventano, Pierfrancesco, et al.
Pubblicazione: (2020)
Generative diffusion learning for parametric partial differential equations
di: Wang, Ting, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Ting, et al.
Pubblicazione: (2023)
An Isogeometric Tearing and Interconnecting (IETI) method for solving high order partial differential equations over planar multi-patch geometries
di: Kapl, Mario, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kapl, Mario, et al.
Pubblicazione: (2025)
Longtime behaviors of $θ$-Euler-Maruyama method for stochastic functional differential equations
di: Chen, Chuchu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Chuchu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Strong convergence rate of positivity-preserving truncated Euler--Maruyama method for multi-dimensional stochastic differential equations with positive solutions
di: Hu, Xingwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Xingwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Strong convergence rate of the positivity-preserving logarithmic truncated EM method for multi-dimensional stochastic differential equations with positive solutions
di: Hu, Xingwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Xingwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Subspace method based on neural networks for solving the partial differential equation in weak form
di: Liu, Pengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Pengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
An alternating low-rank projection approach for partial differential equations with random inputs
di: Wang, Guanjie, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Deep random difference method for high-dimensional quasilinear parabolic partial differential equations
di: Cai, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Annealed adaptive importance sampling method in PINNs for solving high dimensional partial differential equations
di: Zhang, Zhengqi, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A space-time adaptive low-rank method for high-dimensional parabolic partial differential equations
di: Bachmayr, Markus, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Time-asymptotic behavior of the Boltzmann equation with random inputs in whole space and its stochastic Galerkin approximation
di: Jin, Shi, et al.
Pubblicazione: (2025)