Solving Poisson Equations using Neural Walk-on-Spheres
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Nam, Hong Chul, Berner, Julius, Anandkumar, Anima |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Decoupled Diffusion Sampling for Inverse Problems on Function Spaces
von: Lin, Thomas Y. L., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lin, Thomas Y. L., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Neural Operators with Localized Integral and Differential Kernels
von: Liu-Schiaffini, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu-Schiaffini, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Operator Learning Using Weak Supervision from Walk-on-Spheres
von: Viswanath, Hrishikesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Viswanath, Hrishikesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Guided Diffusion Sampling on Function Spaces with Applications to PDEs
von: Yao, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yao, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Principled Approaches for Extending Neural Architectures to Function Spaces for Operator Learning
von: Berner, Julius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Berner, Julius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DPOT: Auto-Regressive Denoising Operator Transformer for Large-Scale PDE Pre-Training
von: Hao, Zhongkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hao, Zhongkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fourier Neural Operator with Learned Deformations for PDEs on General Geometries
von: Li, Zongyi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Li, Zongyi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Scale-Consistent Learning for Partial Differential Equations
von: Li, Zongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Operator: Learning Maps Between Function Spaces
von: Kovachki, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Kovachki, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Guaranteed Approximation Bounds for Mixed-Precision Neural Operators
von: Tu, Renbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Tu, Renbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
High precision PINNs in unbounded domains: application to singularity formulation in PDEs
von: Wang, Yixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Solving PDEs on Spheres with Physics-Informed Convolutional Neural Networks
von: Lei, Guanhang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lei, Guanhang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Automatic Differentiation is Essential in Training Neural Networks for Solving Differential Equations
von: Chen, Chuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Chuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Equivariant Graph Neural Operator for Modeling 3D Dynamics
von: Xu, Minkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Minkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Quantum Spectral Operator Learning for Solving Partial Differential Equations
von: Kim, Chanyoung, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Chanyoung, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Data-Guided Physics-Informed Neural Networks for Solving Inverse Problems in Partial Differential Equations
von: Zhou, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Parallel Spectral Neural Operators for Solving Partial Differential Equations with Enhanced Low-Frequency Learning Capability
von: Ma, Qinglong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Qinglong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Chebyshev Spectral Neural Networks for Solving Partial Differential Equations
von: Yin, Pengsong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yin, Pengsong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solving Partial Differential Equations with Random Feature Models
von: Liao, Chunyang
Veröffentlicht: (2024)
von: Liao, Chunyang
Veröffentlicht: (2024)
Solving Forward and Inverse Problems of Contact Mechanics using Physics-Informed Neural Networks
von: Sahin, T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sahin, T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Finite Expression Method for Solving High-Dimensional Partial Differential Equations
von: Liang, Senwei, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Liang, Senwei, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Quantum-Classical Physics-Informed Neural Networks for Solving Reservoir Seepage Equations
von: Rao, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rao, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DeepONet for Solving Nonlinear Partial Differential Equations with Physics-Informed Training
von: Yang, Yahong
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Yahong
Veröffentlicht: (2024)
Solving High-Dimensional Partial Integral Differential Equations: The Finite Expression Method
von: Hardwick, Gareth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hardwick, Gareth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accelerating Conjugate Gradient Solvers for Homogenization Problems with Unitary Neural Operators
von: Herb, Julius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Herb, Julius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Probabilistic Framework for Solving High-Frequency Helmholtz Equations via Diffusion Models
von: Zou, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zou, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Latent Neural Operator Pretraining for Solving Time-Dependent PDEs
von: Wang, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Latent Neural Operator for Solving Forward and Inverse PDE Problems
von: Wang, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Physics-Informed Machine Learning Approach for Solving Distributed Order Fractional Differential Equations
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024)
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024)
FBSJNN: A Theoretically Interpretable and Efficiently Deep Learning method for Solving Partial Integro-Differential Equations
von: Ye, Zaijun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ye, Zaijun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Gaussian Process Framework for Solving Forward and Inverse Problems Involving Nonlinear Partial Differential Equations
von: Mora, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mora, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Variational (Energy-Based) Spectral Learning: A Machine Learning Framework for Solving Partial Differential Equations
von: Hammad, M. M.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hammad, M. M.
Veröffentlicht: (2026)
Solving and learning advective multiscale Darcian dynamics with the Neural Basis Method
von: Wang, Yuhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yuhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
TINNs: Time-Induced Neural Networks for Solving Time-Dependent PDEs
von: Dai, Chen-Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dai, Chen-Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Separable Physics-informed Neural Networks for Solving the BGK Model of the Boltzmann Equation
von: Oh, Jaemin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Oh, Jaemin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantitative Approximation for Neural Operators in Nonlinear Parabolic Equations
von: Furuya, Takashi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Furuya, Takashi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solving the Wide-band Inverse Scattering Problem via Equivariant Neural Networks
von: Zhang, Borong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Borong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Solving the 2D Advection-Diffusion Equation using Fixed-Depth Symbolic Regression and Symbolic Differentiation without Expression Trees
von: Finkelstein, Edward
Veröffentlicht: (2024)
von: Finkelstein, Edward
Veröffentlicht: (2024)
Integral Operator Approaches for Scattered Data Fitting on Spheres
von: Lin, Shao-Bo
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Shao-Bo
Veröffentlicht: (2024)
Condition Numbers and Eigenvalue Spectra of Shallow Networks on Spheres
von: Liu, Xinliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Xinliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Decoupled Diffusion Sampling for Inverse Problems on Function Spaces
von: Lin, Thomas Y. L., et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Neural Operators with Localized Integral and Differential Kernels
von: Liu-Schiaffini, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Operator Learning Using Weak Supervision from Walk-on-Spheres
von: Viswanath, Hrishikesh, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Guided Diffusion Sampling on Function Spaces with Applications to PDEs
von: Yao, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Principled Approaches for Extending Neural Architectures to Function Spaces for Operator Learning
von: Berner, Julius, et al.
Veröffentlicht: (2025)