Improving PINNs By Algebraic Inclusion of Boundary and Initial Conditions
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Ren, Mohan, Fang, Zhihao, Li, Keren, Mukherjee, Anirbit |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Investigating the Ability of PINNs To Solve Burgers' PDE Near Finite-Time BlowUp
di: Kumar, Dibyakanti, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kumar, Dibyakanti, et al.
Pubblicazione: (2023)
Semi-Explicit Neural DAEs: Learning Long-Horizon Dynamical Systems with Algebraic Constraints
di: Pal, Avik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pal, Avik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning phase-space flows using time-discrete implicit Runge-Kutta PINNs
di: Corral, Álvaro Fernández, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Corral, Álvaro Fernández, et al.
Pubblicazione: (2024)
Parsimonious Physics-Informed Random Projection Neural Networks for Initial-Value Problems of ODEs and index-1 DAEs
di: Fabiani, Gianluca, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Fabiani, Gianluca, et al.
Pubblicazione: (2022)
CP-PINNs: Data-Driven Changepoints Detection in PDEs Using Online Optimized Physics-Informed Neural Networks
di: Dong, Zhikang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Dong, Zhikang, et al.
Pubblicazione: (2022)
Geometry-aware PINNs for Turbulent Flow Prediction
di: Ghosh, Shinjan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghosh, Shinjan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Size Lowerbounds for Deep Operator Networks
di: Mukherjee, Anirbit, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mukherjee, Anirbit, et al.
Pubblicazione: (2023)
Streaming Operator Inference for Model Reduction of Large-Scale Dynamical Systems
di: Koike, Tomoki, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Koike, Tomoki, et al.
Pubblicazione: (2026)
Physics-Informed Boundary Integral Networks (PIBI-Nets): A Data-Driven Approach for Solving Partial Differential Equations
di: Nagy-Huber, Monika, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nagy-Huber, Monika, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generalized Lagrangian Neural Networks
di: Xiao, Shanshan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiao, Shanshan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Energy-Preserving Reduced Operator Inference for Efficient Design and Control
di: Koike, Tomoki, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Koike, Tomoki, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Learning what to Learn: heterogeneous observations of dynamics and establishing (possibly causal) relations among them
di: Sroczynski, David W., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sroczynski, David W., et al.
Pubblicazione: (2024)
Kernel Methods for the Approximation of the Eigenfunctions of the Koopman Operator
di: Lee, Jonghyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Jonghyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient, Multimodal, and Derivative-Free Bayesian Inference With Fisher-Rao Gradient Flows
di: Chen, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimizing Parallel Schemes with Lyapunov Exponents and kNN-LLE Estimation
di: Shams, Mudassir, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shams, Mudassir, et al.
Pubblicazione: (2026)
Kernel Methods for Some Transport Equations with Application to Learning Kernels for the Approximation of Koopman Eigenfunctions: A Unified Approach via Variational Methods, Green's Functions and the Method of Characteristics
di: Hamzi, Boumediene, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hamzi, Boumediene, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Frobenius-Optimal Projection for Enforcing Linear Conservation in Learned Dynamical Models
di: Mango, John M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mango, John M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Functional Link Constrained Framework with Domain Mapping for Solving Bending Analysis of an Exponentially Loaded Perforated Beam
di: Sahu, Iswari, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sahu, Iswari, et al.
Pubblicazione: (2026)
Operator Learning for Smoothing and Forecasting
di: Calvello, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Calvello, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
Reconstruction of dynamical systems from data without time labels
di: Zeng, Zhijun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zeng, Zhijun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Sampling via Gradient Flows in the Space of Probability Measures
di: Chen, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2023)
DUE: A Deep Learning Framework and Library for Modeling Unknown Equations
di: Chen, Junfeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Junfeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-efficient Kernel Methods for Learning Hamiltonian Systems
di: Jalalian, Yasamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jalalian, Yasamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Solutions for Complex PDEs: Introducing Complementary Convolution and Equivariant Attention in Fourier Neural Operators
di: Zhao, Xuanle, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhao, Xuanle, et al.
Pubblicazione: (2023)
Extreme Event Aware ($η$-) Learning
di: Chang, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chang, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the algebra of Koopman eigenfunctions and on some of their infinities
di: Monfared, Zahra, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Monfared, Zahra, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Parametric SVD of Koopman Operator for Stochastic Dynamical Systems
di: Jeong, Minchan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jeong, Minchan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Vocabulary for Universal Approximation: A Linguistic Perspective of Mapping Compositions
di: Cai, Yongqiang
Pubblicazione: (2023)
di: Cai, Yongqiang
Pubblicazione: (2023)
Guaranteed Stable Quadratic Models and their applications in SINDy and Operator Inference
di: Goyal, Pawan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Goyal, Pawan, et al.
Pubblicazione: (2023)
State Estimation Using Sparse DEIM and Recurrent Neural Networks
di: Farazmand, Mohammad
Pubblicazione: (2024)
di: Farazmand, Mohammad
Pubblicazione: (2024)
EddyFormer: Accelerated Neural Simulations of Three-Dimensional Turbulence at Scale
di: Du, Yiheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Yiheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving physics-informed neural network extrapolation via transfer learning and adaptive activation functions
di: Papastathopoulos-Katsaros, Athanasios, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Papastathopoulos-Katsaros, Athanasios, et al.
Pubblicazione: (2025)
Embedding Method by Real Numerical Algebraic Geometry for Structurally Unamenable Differential-Algebraic Equations
di: Yang, Wenqiang, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Yang, Wenqiang, et al.
Pubblicazione: (2021)
Towards Size-Independent Generalization Bounds for Deep Operator Nets
di: Gopalani, Pulkit, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Gopalani, Pulkit, et al.
Pubblicazione: (2022)
Latent Space Element Method
di: Chung, Seung Whan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chung, Seung Whan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Kernel Methods for Stochastic Dynamical Systems with Application to Koopman Eigenfunctions: Feynman-Kac Representations and RKHS Approximation
di: Hamzi, Boumediene, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hamzi, Boumediene, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-driven approximation of transfer operators for mean-field stochastic differential equations
di: Ioannou, Eirini, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ioannou, Eirini, et al.
Pubblicazione: (2025)
Second Order Ensemble Langevin Method for Sampling and Inverse Problems
di: Liu, Ziming, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liu, Ziming, et al.
Pubblicazione: (2022)
Continuous Data Assimilation with Learned Surrogate Dynamics
di: Li, Wenwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Wenwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Investigating the Ability of PINNs To Solve Burgers' PDE Near Finite-Time BlowUp
di: Kumar, Dibyakanti, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Semi-Explicit Neural DAEs: Learning Long-Horizon Dynamical Systems with Algebraic Constraints
di: Pal, Avik, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Learning phase-space flows using time-discrete implicit Runge-Kutta PINNs
di: Corral, Álvaro Fernández, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Parsimonious Physics-Informed Random Projection Neural Networks for Initial-Value Problems of ODEs and index-1 DAEs
di: Fabiani, Gianluca, et al.
Pubblicazione: (2022) -
CP-PINNs: Data-Driven Changepoints Detection in PDEs Using Online Optimized Physics-Informed Neural Networks
di: Dong, Zhikang, et al.
Pubblicazione: (2022)