Finite Expression Methods for Discovering Physical Laws from Data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Jiang, Zhongyi, Wang, Chunmei, Yang, Haizhao |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Finite Expression Method for Solving High-Dimensional Partial Differential Equations
di: Liang, Senwei, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liang, Senwei, et al.
Pubblicazione: (2022)
Multi-Scale Finite Expression Method for PDEs with Oscillatory Solutions on Complex Domains
di: Hardwick, Gareth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hardwick, Gareth, et al.
Pubblicazione: (2025)
Solving High-Dimensional Partial Integral Differential Equations: The Finite Expression Method
di: Hardwick, Gareth, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hardwick, Gareth, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Epidemiological Dynamics via the Finite Expression Method
di: Du, Jianda, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Jianda, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Finite Expression Method for Solving High-Dimensional Committor Problems
di: Song, Zezheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Song, Zezheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Fast Algorithm for the Finite Expression Method in Learning Dynamics on Complex Networks
di: Song, Zezheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Zezheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spectral Clustering via Orthogonalization-Free Methods
di: Pang, Qiyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pang, Qiyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Solving PDEs on Unknown Manifolds with Machine Learning
di: Liang, Senwei, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Liang, Senwei, et al.
Pubblicazione: (2021)
Beyond Expected Information Gain: Stable Bayesian Optimal Experimental Design with Integral Probability Metrics and Plug-and-Play Extensions
di: Wu, Di, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Di, et al.
Pubblicazione: (2026)
Finite Expression Method with TranNet-based Function Learning for High-Dimensional Partial Differential Equations
di: Huynh, Phuoc-Toan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huynh, Phuoc-Toan, et al.
Pubblicazione: (2026)
AutoNumerics: An Autonomous, PDE-Agnostic Multi-Agent Pipeline for Scientific Computing
di: Du, Jianda, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Du, Jianda, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Distributed Block Chebyshev-Davidson Algorithm for Parallel Spectral Clustering
di: Pang, Qiyuan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Pang, Qiyuan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Discovering Scaling Exponents with Physics-Informed Müntz-Szász Networks
di: N'guessan, Gnankan Landry Regis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: N'guessan, Gnankan Landry Regis, et al.
Pubblicazione: (2026)
Predictions Based on Pixel Data: Insights from PDEs and Finite Differences
di: Celledoni, Elena, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Celledoni, Elena, et al.
Pubblicazione: (2023)
Component Fourier Neural Operator for Singularly Perturbed Differential Equations
di: Li, Ye, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Ye, et al.
Pubblicazione: (2024)
SPIKE: Stable Physics-Informed Kernel Evolution Method for Solving Hyperbolic Conservation Laws
di: Su, Hua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Su, Hua, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Discover Iterative Spectral Algorithms
di: Liu, Zihang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Zihang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Weak Physics Informed Neural Networks for Geometry Compatible Hyperbolic Conservation Laws on Manifolds
di: Zhou, Hanfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Hanfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Unique Recovery of Transport Maps and Vector Fields from Finite Measure-Valued Data
di: Botvinick-Greenhouse, Jonah, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Botvinick-Greenhouse, Jonah, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stabilizing and Solving Unique Continuation Problems by Parameterizing Data and Learning Finite Element Solution Operators
di: Burman, Erik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Burman, Erik, et al.
Pubblicazione: (2024)
Why Cannot Neural Networks Master Extrapolation? Insights from Physical Laws
di: Dakhmouche, Ramzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dakhmouche, Ramzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
FMint: Bridging Human Designed and Data Pretrained Models for Differential Equation Foundation Model
di: Song, Zezheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Zezheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Simple Weak Galerkin Finite Element Method for Convection-Diffusion-Reaction Equations on Nonconvex Polytopal Meshes
di: Wang, Chunmei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Chunmei, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Simple Weak Galerkin Finite Element Method for a Class of Fourth-Order Problems in Fluorescence Tomography
di: Wang, Chunmei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Chunmei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Auto-Stabilized Weak Galerkin Finite Element Methods for Biot's consolidation model on Non-Convex Polytopal Meshes
di: Wang, Chunmei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Chunmei, et al.
Pubblicazione: (2026)
DeltaPhi: Physical States Residual Learning for Neural Operators in Data-Limited PDE Solving
di: Yue, Xihang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yue, Xihang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Let data talk: data-regularized operator learning theory for inverse problems
di: Chen, Ke, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Ke, et al.
Pubblicazione: (2023)
Scalable Bayesian Inference for Nonlinear Conservation Laws
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2026)
Integrating Physics of the Problem into Data-Driven Methods to Enhance Elastic Full-Waveform Inversion with Uncertainty Quantification
di: Negahdari, Vahid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Negahdari, Vahid, et al.
Pubblicazione: (2024)
CONFIDE: Contextual Finite Differences Modelling of PDEs
di: Linial, Ori, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Linial, Ori, et al.
Pubblicazione: (2023)
eXtended Physics Informed Neural Network Method for Fracture Mechanics Problems
di: Lotfalian, Amin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lotfalian, Amin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-Preconditioned LBFGS for Training Finite-Basis PINNs
di: Salvadó-Benasco, Marc, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Salvadó-Benasco, Marc, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-Parallel Neural Network Training via Nonlinearly Preconditioned Trust-Region Method
di: Alegría, Samuel A. Cruz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alegría, Samuel A. Cruz, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Overview on Machine Learning Methods for Partial Differential Equations: from Physics Informed Neural Networks to Deep Operator Learning
di: Gonon, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gonon, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence of Stochastic Gradient Methods for Wide Two-Layer Physics-Informed Neural Networks
di: Jin, Bangti, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Bangti, et al.
Pubblicazione: (2025)
Determinant Estimation under Memory Constraints and Neural Scaling Laws
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Data-Driven Interpolation Method on Smooth Manifolds via Diffusion Processes and Voronoi Tessellations
di: Gomez, Alvaro Almeida
Pubblicazione: (2025)
di: Gomez, Alvaro Almeida
Pubblicazione: (2025)
Data-Efficient Kernel Methods for Learning Differential Equations and Their Solution Operators: Algorithms and Error Analysis
di: Jalalian, Yasamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jalalian, Yasamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multilevel CNNs for Parametric PDEs based on Adaptive Finite Elements
di: Schütte, Janina Enrica, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schütte, Janina Enrica, et al.
Pubblicazione: (2024)
Solving and learning advective multiscale Darcian dynamics with the Neural Basis Method
di: Wang, Yuhe, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Yuhe, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Finite Expression Method for Solving High-Dimensional Partial Differential Equations
di: Liang, Senwei, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Multi-Scale Finite Expression Method for PDEs with Oscillatory Solutions on Complex Domains
di: Hardwick, Gareth, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Solving High-Dimensional Partial Integral Differential Equations: The Finite Expression Method
di: Hardwick, Gareth, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Learning Epidemiological Dynamics via the Finite Expression Method
di: Du, Jianda, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Finite Expression Method for Solving High-Dimensional Committor Problems
di: Song, Zezheng, et al.
Pubblicazione: (2023)