KANtrol: A Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Network Framework for Solving Multi-Dimensional and Fractional Optimal Control Problems
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Aghaei, Alireza Afzal |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
fKAN: Fractional Kolmogorov-Arnold Networks with trainable Jacobi basis functions
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024)
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024)
rKAN: Rational Kolmogorov-Arnold Networks
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024)
von: Aghaei, Alireza Afzal
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)
Solving Elliptic Optimal Control Problems via Neural Networks and Optimality System
von: Dai, Yongcheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dai, Yongcheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
AutoBalance: An Automatic Balancing Framework for Training Physics-Informed Neural Networks
von: An, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: An, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-level Optimal Control with Neural Surrogate Models
von: Kalise, Dante, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kalise, Dante, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DeepMartingale: Duality of the Optimal Stopping Problem with Expressivity and High-Dimensional Hedging
von: Ye, Junyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Junyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Solving the Offline and Online Min-Max Problem of Non-smooth Submodular-Concave Functions: A Zeroth-Order Approach
von: Farzin, Amir Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Farzin, Amir Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dual Cone Gradient Descent for Training Physics-Informed Neural Networks
von: Hwang, Youngsik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hwang, Youngsik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Competitive Physics Informed Networks
von: Zeng, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zeng, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Accelerating Fractional PINNs using Operational Matrices of Derivative
von: Taheri, Tayebeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Taheri, Tayebeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Natural Primal-Dual Hybrid Gradient Method for Adversarial Neural Network Training on Solving Partial Differential Equations
von: Liu, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Control, Optimal Transport and Neural Differential Equations in Supervised Learning
von: Phung, Minh-Nhat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Phung, Minh-Nhat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ADMM for Structured Fractional Minimization
von: Yuan, Ganzhao
Veröffentlicht: (2024)
von: Yuan, Ganzhao
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Optimal Control Matching
von: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Framework for Approximating Perturbed Optimal Control Problems
von: Link, Riley, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Link, Riley, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Curvature-Aware Optimization for High-Accuracy Physics-Informed Neural Networks
von: Jnini, Anas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jnini, Anas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dimensionality Reduction Techniques for Global Bayesian Optimisation
von: Long, Luo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Long, Luo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nonlinear Dimensionality Reduction Techniques for Bayesian Optimization
von: Long, Luo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Long, Luo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Regularization Functionals for Inverse Problems: A Comparative Study
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Faster Randomized Methods for Orthogonality Constrained Problems
von: Shustin, Boris, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Shustin, Boris, et al.
Veröffentlicht: (2021)
SPIKANs: Separable Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Networks
von: Jacob, Bruno, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jacob, Bruno, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scalable Bayesian Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Networks
von: Gao, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Shape Derivative-Informed Neural Operators with Application to Risk-Averse Shape Optimization
von: Gong, Xindi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gong, Xindi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Using Linearized Optimal Transport to Predict the Evolution of Stochastic Particle Systems
von: Karris, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Karris, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Anderson Acceleration in Nonsmooth Problems: Local Convergence via Active Manifold Identification
von: Li, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic Proximal Gradient Algorithms for Schatten-$p$ Quasi-Norm Regularized Problems
von: Shen, Weiping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shen, Weiping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
OptEMA: Adaptive Exponential Moving Average for Stochastic Optimization with Zero-Noise Optimality
von: Yuan, Ganzhao
Veröffentlicht: (2026)
von: Yuan, Ganzhao
Veröffentlicht: (2026)
Approaching Optimality for Solving Dense Linear Systems with Low-Rank Structure
von: Dereziński, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dereziński, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Maximum Principle of Optimal Probability Density Control
von: Gaby, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gaby, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Family of Controllable Momentum Coefficients for Forward-Backward Accelerated Algorithms
von: Fu, Mingwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fu, Mingwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Priori Error Estimation of Physics-Informed Neural Networks Solving Allen--Cahn and Cahn--Hilliard Equations
von: Zhang, Guangtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Guangtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine Learning and Control: Foundations, Advances, and Perspectives
von: Zuazua, Enrique
Veröffentlicht: (2025)
von: Zuazua, Enrique
Veröffentlicht: (2025)
A Gauss-Newton Approach for Min-Max Optimization in Generative Adversarial Networks
von: Mishra, Neel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mishra, Neel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
UAdam: Unified Adam-Type Algorithmic Framework for Non-Convex Stochastic Optimization
von: Jiang, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jiang, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On the numerical stability of discretised Optimal Control Problems
von: Bijalwan, Ashutosh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bijalwan, Ashutosh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Constrained Density Estimation via Optimal Transport
von: Hu, Yinan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hu, Yinan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
An Orthogonal Polynomial Kernel-Based Machine Learning Model for Differential-Algebraic Equations
von: Taheri, Tayebeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Taheri, Tayebeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian Optimization on Networks
von: Li, Wenwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Wenwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Solution of State-Constrained Distributed Parabolic Optimal Control Problems
von: Löscher, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Löscher, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
fKAN: Fractional Kolmogorov-Arnold Networks with trainable Jacobi basis functions
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024) -
rKAN: Rational Kolmogorov-Arnold Networks
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024) -
A Physics-Informed Machine Learning Approach for Solving Distributed Order Fractional Differential Equations
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024) -
Solving Elliptic Optimal Control Problems via Neural Networks and Optimality System
von: Dai, Yongcheng, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
AutoBalance: An Automatic Balancing Framework for Training Physics-Informed Neural Networks
von: An, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2025)