Gauss-Newton Natural Gradient Descent for Physics-Informed Computational Fluid Dynamics
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Jnini, Anas, Vella, Flavio, Zeinhofer, Marius |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Dual Natural Gradient Descent for Scalable Training of Physics-Informed Neural Networks
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gauss-Newton Natural Gradient Descent for Shape Learning
di: King, James, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: King, James, et al.
Pubblicazione: (2026)
Curvature-Aware Optimization for High-Accuracy Physics-Informed Neural Networks
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Position: Optimization in SciML Should Employ the Function Space Geometry
di: Müller, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Müller, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Mesh Motion Techniques with Application to Fluid-Structure Interaction
di: Haubner, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Haubner, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2022)
Incremental Gauss-Newton Descent for Machine Learning
di: Korbit, Mikalai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Korbit, Mikalai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing ACPF Analysis: Integrating Newton-Raphson Method with Gradient Descent and Computational Graphs
di: Barati, Masoud
Pubblicazione: (2024)
di: Barati, Masoud
Pubblicazione: (2024)
Natural Gradient Descent for Control
di: Esmzad, Ramin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Esmzad, Ramin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Functional Neural Wavefunction Optimization
di: Armegioiu, Victor, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Armegioiu, Victor, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Adaptive Stochastic Gradient Method with Non-negative Gauss-Newton Stepsizes
di: Orvieto, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Orvieto, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Gradient-Descent Calibration of Pyragas Delayed-Feedback Control for Chaos Suppression in the Sprott Circuit
di: Kabir, Adib, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kabir, Adib, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gradient Descent Provably Solves Nonlinear Tomographic Reconstruction
di: Fridovich-Keil, Sara, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fridovich-Keil, Sara, et al.
Pubblicazione: (2023)
Sven: Singular Value Descent as a Computationally Efficient Natural Gradient Method
di: Bright-Thonney, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bright-Thonney, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Error whitening: Why Gauss-Newton outperforms Newton
di: McKay, Maricela Best, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: McKay, Maricela Best, et al.
Pubblicazione: (2026)
Quadratic Gradient: A Unified Framework Bridging Gradient Descent and Newton-Type Methods by Synthesizing Hessians and Gradients
di: Chiang, John
Pubblicazione: (2022)
di: Chiang, John
Pubblicazione: (2022)
A Gauss-Newton Method for ODE Optimal Tracking Control
di: Holfeld, Vicky, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Holfeld, Vicky, et al.
Pubblicazione: (2024)
Covariant Gradient Descent
di: Guskov, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guskov, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unraveling the Gradient Descent Dynamics of Transformers
di: Song, Bingqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Bingqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence of Implicit Gradient Descent for Training Two-Layer Physics-Informed Neural Networks
di: Xu, Xianliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Xianliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Riemann Tensor Neural Networks: Learning Conservative Systems with Physics-Constrained Networks
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving the Robustness of the Projected Gradient Descent Method for Nonlinear Constrained Optimization Problems in Topology Optimization
di: Barbeau, Lucka, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barbeau, Lucka, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantum Optimization via Gradient-Based Hamiltonian Descent
di: Leng, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Leng, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Stochastic Gradient Descent in its continuous-time limit based on the Wigner formulation of Open Quantum Systems
di: Escalante, Jose A. Morales
Pubblicazione: (2025)
di: Escalante, Jose A. Morales
Pubblicazione: (2025)
Quantum Natural Stochastic Pairwise Coordinate Descent
di: Sohail, Mohammad Aamir, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sohail, Mohammad Aamir, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence Properties of Natural Gradient Descent for Minimizing KL Divergence
di: Datar, Adwait, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Datar, Adwait, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpretable Gradient Descent for Kalman Gain
di: Belabbas, M. A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Belabbas, M. A., et al.
Pubblicazione: (2025)
AutoGD: Automatic Learning Rate Selection for Gradient Descent
di: Surjanovic, Nikola, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Surjanovic, Nikola, et al.
Pubblicazione: (2025)
Last-Iterate Convergence of Adaptive Riemannian Gradient Descent for Equilibrium Computation
di: Cai, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cai, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Regularized Gauss-Newton for Optimizing Overparameterized Neural Networks
di: Adeoye, Adeyemi D., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Adeoye, Adeyemi D., et al.
Pubblicazione: (2024)
Incremental Gauss--Newton Methods with Superlinear Convergence Rates
di: Zhou, Zhiling, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Zhiling, et al.
Pubblicazione: (2024)
SPGD: Steepest Perturbed Gradient Descent Optimization
di: Vahedi, Amir M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vahedi, Amir M., et al.
Pubblicazione: (2024)
AutoSGD: Automatic Learning Rate Selection for Stochastic Gradient Descent
di: Surjanovic, Nikola, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Surjanovic, Nikola, et al.
Pubblicazione: (2025)
Subspace Quasi-Newton Method with Gradient Approximation
di: Miyaishi, Taisei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Miyaishi, Taisei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Adaptive Gradient Descent Without Descent
di: Aujol, Jean-François, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aujol, Jean-François, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerated Gradient Descent by Concatenation of Stepsize Schedules
di: Zhang, Zehao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zehao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Gradient Descent for Convex and Smooth Noisy Optimization
di: Hu, Feifei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Feifei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Composing Optimized Stepsize Schedules for Gradient Descent
di: Grimmer, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Grimmer, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Last-Iterate Convergence of Anchored Gradient Descent
di: Cai, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cai, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Riemannian Inexact Gradient Descent for Quadratic Discrimination
di: Talwar, Uday, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Talwar, Uday, et al.
Pubblicazione: (2025)
Local Curvature Descent: Squeezing More Curvature out of Standard and Polyak Gradient Descent
di: Richtárik, Peter, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Richtárik, Peter, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Dual Natural Gradient Descent for Scalable Training of Physics-Informed Neural Networks
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Gauss-Newton Natural Gradient Descent for Shape Learning
di: King, James, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Curvature-Aware Optimization for High-Accuracy Physics-Informed Neural Networks
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Position: Optimization in SciML Should Employ the Function Space Geometry
di: Müller, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Learning Mesh Motion Techniques with Application to Fluid-Structure Interaction
di: Haubner, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2022)