An efficient wavelet-based physics-informed neural network for multiscale problems
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Pandey, Himanshu, Singh, Anshima, Behera, Ratikanta |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
An adaptive wavelet-based PINN for problems with localized high-magnitude source
di: Pandey, Himanshu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pandey, Himanshu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Wavelet-Accelerated Physics-Informed Quantum Neural Network for Multiscale Partial Differential Equations
di: Gupta, Deepak, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gupta, Deepak, et al.
Pubblicazione: (2025)
A hybrid wavelet-based physics-informed neural network for portfolio management
di: Yadav, Bahadur, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yadav, Bahadur, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Sampling for Hydrodynamic Stability
di: Singh, Anshima, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Singh, Anshima, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Low-Rank Tensor Completion based on M-product with Weighted Correlated Total Variation and Sparse Regularization
di: Karmakar, Biswarup, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Karmakar, Biswarup, et al.
Pubblicazione: (2026)
Distributed physics informed neural network for data-efficient solution to partial differential equations
di: Dwivedi, Vikas, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Dwivedi, Vikas, et al.
Pubblicazione: (2019)
Provable wavelet-based neural approximation
di: Hur, Youngmi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hur, Youngmi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Residual resampling-based physics-informed neural network for neutron diffusion equations
di: Zhang, Heng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Heng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Visualizing the loss landscapes of physics-informed neural networks
di: Rowan, Conor, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rowan, Conor, et al.
Pubblicazione: (2026)
Enforcing hidden physics in physics-informed neural networks
di: Chen, Nanxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Nanxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Solving a class of stochastic optimal control problems by physics-informed neural networks
di: Jiao, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiao, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
An extended physics informed neural network for preliminary analysis of parametric optimal control problems
di: Demo, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Demo, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2021)
Physics informed cell representations for variational formulation of multiscale problems
di: Gao, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Energy-based physics-informed neural network for frictionless contact problems under large deformation
di: Bai, Jinshuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Jinshuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reliable and efficient inverse analysis using physics-informed neural networks with normalized distance functions and adaptive weight tuning
di: Deguchi, Shota, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Deguchi, Shota, et al.
Pubblicazione: (2025)
Strategies for training point distributions in physics-informed neural networks
di: Humagain, Santosh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Humagain, Santosh, et al.
Pubblicazione: (2025)
$Δ$-PINNs: physics-informed neural networks on complex geometries
di: Costabal, Francisco Sahli, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Costabal, Francisco Sahli, et al.
Pubblicazione: (2022)
Fractional neural attention for efficient multiscale sequence processing
di: Qu, Cheng Kevin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qu, Cheng Kevin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-driven building energy efficiency prediction using physics-informed neural networks
di: Michalakopoulos, Vasilis, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Michalakopoulos, Vasilis, et al.
Pubblicazione: (2023)
Pseudo-differential-enhanced physics-informed neural networks
di: Gracyk, Andrew
Pubblicazione: (2026)
di: Gracyk, Andrew
Pubblicazione: (2026)
A discrete physics-informed training for projection-based reduced order models with neural networks
di: Sibuet, N., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sibuet, N., et al.
Pubblicazione: (2025)
Fixed-budget online adaptive learning for physics-informed neural networks. Towards parameterized problem inference
di: Nguyen, Thi Nguyen Khoa, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nguyen, Thi Nguyen Khoa, et al.
Pubblicazione: (2022)
Engineering application of physics-informed neural networks for Saint-Venant torsion
di: Jo, Su Yeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jo, Su Yeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Training deep physical neural networks with local physical information bottleneck
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards physics-informed neural networks for landslide prediction
di: Dahal, Ashok, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dahal, Ashok, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exact and approximate error bounds for physics-informed neural networks
di: Chantada, Augusto T., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chantada, Augusto T., et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient physics-informed neural networks using hash encoding
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
GaborPINN: Efficient physics informed neural networks using multiplicative filtered networks
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Physics-informed neural networks to solve inverse problems in unbounded domains
di: Pérez-Bernal, Gregorio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pérez-Bernal, Gregorio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multifidelity domain decomposition-based physics-informed neural networks and operators for time-dependent problems
di: Heinlein, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Heinlein, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal time sampling in physics-informed neural networks
di: Turinici, Gabriel
Pubblicazione: (2024)
di: Turinici, Gabriel
Pubblicazione: (2024)
Unified generalization analysis for physics informed neural networks
di: Hashimoto, Yuka, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hashimoto, Yuka, et al.
Pubblicazione: (2026)
Classification and detection of multiple UAVs using rational Gaussian wavelet neural networks
di: Gergő, Ungvári, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gergő, Ungvári, et al.
Pubblicazione: (2026)
Equation identification for fluid flows via physics-informed neural networks
di: New, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: New, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
Randomness and signal propagation in physics-informed neural networks (PINNs): A neural PDE perspective
di: Tucny, Jean-Michel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tucny, Jean-Michel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-adaptive weights based on balanced residual decay rate for physics-informed neural networks and deep operator networks
di: Chen, Wenqian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Wenqian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Rational Gaussian wavelets and corresponding model driven neural networks
di: Ámon, Attila Miklós, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ámon, Attila Miklós, et al.
Pubblicazione: (2025)
Long-term simulation of physical and mechanical behaviors using curriculum-transfer-learning based physics-informed neural networks
di: Guo, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Kolmogorov Arnold Informed neural network: A physics-informed deep learning framework for solving forward and inverse problems based on Kolmogorov Arnold Networks
di: Wang, Yizheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yizheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Invariant multiscale neural networks for data-scarce scientific applications
di: Schurov, I., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schurov, I., et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
An adaptive wavelet-based PINN for problems with localized high-magnitude source
di: Pandey, Himanshu, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Wavelet-Accelerated Physics-Informed Quantum Neural Network for Multiscale Partial Differential Equations
di: Gupta, Deepak, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A hybrid wavelet-based physics-informed neural network for portfolio management
di: Yadav, Bahadur, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Adaptive Sampling for Hydrodynamic Stability
di: Singh, Anshima, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Robust Low-Rank Tensor Completion based on M-product with Weighted Correlated Total Variation and Sparse Regularization
di: Karmakar, Biswarup, et al.
Pubblicazione: (2026)