Salvato in:
| Autori principali: | Han, Jihun, Lee, Yoonsang |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2403.11385 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
A Neumann-Neumann Acceleration with Coarse Space for Domain Decomposition of Extreme Learning Machines
di: Lee, Chang-Ock, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Chang-Ock, et al.
Pubblicazione: (2025)
An analysis of the derivative-free loss method for solving PDEs
di: Han, Jihun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Han, Jihun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep Operator BSDE: a Numerical Scheme to Approximate Solution Operators
di: Lozano, Pere Díaz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lozano, Pere Díaz, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enforcing boundary conditions for physics-informed neural operators
di: Göschel, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Göschel, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2025)
RONOM: Reduced-Order Neural Operator Modeling
di: Dummer, Sven, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dummer, Sven, et al.
Pubblicazione: (2025)
How Can Deep Neural Networks Fail Even With Global Optima?
di: Guan, Qingguang
Pubblicazione: (2024)
di: Guan, Qingguang
Pubblicazione: (2024)
Neural-HSS: Hierarchical Semi-Separable Neural PDE Solver
di: Sittoni, Pietro, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sittoni, Pietro, et al.
Pubblicazione: (2026)
Minimum Width of Leaky-ReLU Neural Networks for Uniform Universal Approximation
di: Li, Li'ang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Li'ang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Vanilla Feedforward Neural Networks as a Discretization of Dynamical Systems
di: Duan, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Duan, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Nonoverlapping Domain Decomposition Method for Extreme Learning Machines: Elliptic Problems
di: Lee, Chang-Ock, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Chang-Ock, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Policy Iteration for Stochastic Optimal Control: A Physics-Informed Approach
di: Kim, Yeongjong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Yeongjong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multigrid-Augmented Deep Learning Preconditioners for the Helmholtz Equation using Compact Implicit Layers
di: Lerer, Bar, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lerer, Bar, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning the boundary-to-domain mapping using Lifting Product Fourier Neural Operators for partial differential equations
di: Kashi, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kashi, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Neural Networks: A Didactic Derivation of the Complete Training Cycle
di: Tahimi, Abdeladhim
Pubblicazione: (2026)
di: Tahimi, Abdeladhim
Pubblicazione: (2026)
Regularity Analysis and Tensor Neural Network Methods for Quasiperiodic Elliptic Equations
di: Ren, Jingze, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ren, Jingze, et al.
Pubblicazione: (2026)
Solving High Dimensional Partial Differential Equations Using Tensor Neural Network and A Posteriori Error Estimators
di: Wang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Neural Network Element Method for Partial Differential Equations
di: Wang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep neural networks with ReLU, leaky ReLU, and softplus activation provably overcome the curse of dimensionality for space-time solutions of semilinear partial differential equations
di: Ackermann, Julia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ackermann, Julia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep neural networks with ReLU, leaky ReLU, and softplus activation provably overcome the curse of dimensionality for Kolmogorov partial differential equations with Lipschitz nonlinearities in the $L^p$-sense
di: Ackermann, Julia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ackermann, Julia, et al.
Pubblicazione: (2023)
Randomly pivoted Cholesky: Practical approximation of a kernel matrix with few entry evaluations
di: Chen, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Chen, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2022)
PODNO: Proper Orthogonal Decomposition Neural Operators
di: Cheng, Zilan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Zilan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Micro Solvers for Rough-Wall Stokes Flow in a Heterogeneous Multiscale Method
di: Ström, Emanuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ström, Emanuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Coupling-Robust Accuracy in Multiphysics Physics Informed Neural Networks via Kronecker-Preconditioned Optimization
di: Park, Youngjae, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Park, Youngjae, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Structure-Preserving Framework for Solving Parabolic Partial Differential Equations with Neural Networks
di: Chen, Gaohang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Gaohang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-informed low-rank neural operators with application to parametric elliptic PDEs
di: Schaffer, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Schaffer, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Embrace rejection: Kernel matrix approximation by accelerated randomly pivoted Cholesky
di: Epperly, Ethan N., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Epperly, Ethan N., et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable solvers for complex electromagnetics problems
di: Badia, Santiago, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Badia, Santiago, et al.
Pubblicazione: (2019)
An Euler scheme for BSDEs via the Wiener chaos decomposition
di: Lozano, Pere Díaz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lozano, Pere Díaz, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep asymptotic expansion method for solving singularly perturbed time-dependent reaction-advection-diffusion equations
di: Zhu, Qiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Qiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep-Picard Iteration for Space-time Fractional Diffusion PDEs
di: Zeng, Zhijun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zeng, Zhijun, et al.
Pubblicazione: (2026)
The lowest-order Neural Approximated Virtual Element Method on polygonal elements
di: Berrone, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Berrone, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine Learning-based quadratic closures for non-intrusive Reduced Order Models
di: Codega, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Codega, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
A deep implicit-explicit minimizing movement method for option pricing in jump-diffusion models
di: Georgoulis, Emmanuil H., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Georgoulis, Emmanuil H., et al.
Pubblicazione: (2024)
An $r$-adaptive finite element method using neural networks for parametric self-adjoint elliptic problem
di: Aballay, Danilo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aballay, Danilo, et al.
Pubblicazione: (2025)
BO-SA-PINNs: Self-adaptive physics-informed neural networks based on Bayesian optimization for automatically designing PDE solvers
di: Zhang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Transport-inspired Deep Learning Framework for Slow-Decaying Kolmogorov n-width Problems: Exploiting Sinkhorn Loss and Wasserstein Kernel
di: Khamlich, Moaad, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Khamlich, Moaad, et al.
Pubblicazione: (2023)
Gaussian Variational Schemes on Bounded and Unbounded Domains
di: Actor, Jonas A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Actor, Jonas A., et al.
Pubblicazione: (2024)
S$^2$GPT-PINNs: Sparse and Small models for PDEs
di: Ji, Yajie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ji, Yajie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Arbitrary-order pressure-robust DDR and VEM methods for the Stokes problem on polyhedral meshes
di: da Veiga, Lourenço Beirão, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: da Veiga, Lourenço Beirão, et al.
Pubblicazione: (2021)
Deep Unfolding Network for Nonlinear Multi-Frequency Electrical Impedance Tomography
di: Alberti, Giovanni S., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alberti, Giovanni S., et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
A Neumann-Neumann Acceleration with Coarse Space for Domain Decomposition of Extreme Learning Machines
di: Lee, Chang-Ock, et al.
Pubblicazione: (2025) -
An analysis of the derivative-free loss method for solving PDEs
di: Han, Jihun, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Deep Operator BSDE: a Numerical Scheme to Approximate Solution Operators
di: Lozano, Pere Díaz, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Enforcing boundary conditions for physics-informed neural operators
di: Göschel, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2025) -
RONOM: Reduced-Order Neural Operator Modeling
di: Dummer, Sven, et al.
Pubblicazione: (2025)