Salvato in:
| Autori principali: | Nordenfors, Oskar, Flinth, Axel |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2410.01452 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Data Augmentation and Regularization for Learning Group Equivariance
di: Nordenfors, Oskar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nordenfors, Oskar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimization Dynamics of Equivariant and Augmented Neural Networks
di: Nordenfors, Oskar, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nordenfors, Oskar, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep Adaptive Dimension Reduction for Bayesian Inference in Inverse Problems
di: Wang, Yueyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Yueyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Enhanced uncertainty quantification variational autoencoders for the solution of Bayesian inverse problems
di: Tonini, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tonini, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
Energy Dissipation Rate Guided Adaptive Sampling for Physics-Informed Neural Networks: Resolving Surface-Bulk Dynamics in Allen-Cahn Systems
di: Li, Chunyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Chunyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
A scaled TW-PINN: A physics-informed neural network for traveling wave solutions of reaction-diffusion equations with general coefficients
di: Han, Seungwan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Han, Seungwan, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
A forward differential deep learning-based algorithm for solving high-dimensional nonlinear backward stochastic differential equations
di: Kapllani, Lorenc, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kapllani, Lorenc, et al.
Pubblicazione: (2024)
A backward differential deep learning-based algorithm for solving high-dimensional nonlinear backward stochastic differential equations
di: Kapllani, Lorenc, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kapllani, Lorenc, et al.
Pubblicazione: (2024)
Error estimates of asymptotic-preserving neural networks in approximating stochastic linearized Boltzmann equation
di: Wan, Jiayu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wan, Jiayu, et al.
Pubblicazione: (2025)
The learned range test method for the inverse inclusion problem
di: Sun, Shiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Shiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive recurrent flow map operator learning for reaction diffusion dynamics
di: Tunc, Huseyin
Pubblicazione: (2026)
di: Tunc, Huseyin
Pubblicazione: (2026)
Improved bounds for randomized Schatten norm estimation of numerically low-rank matrices
di: Chu, Ya-Chi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chu, Ya-Chi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Actor-Critic Methods for Hamilton-Jacobi-Bellman PDEs: Asymptotic Analysis and Numerical Studies
di: Cohen, Samuel N., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cohen, Samuel N., et al.
Pubblicazione: (2025)
Numerical PDE solvers outperform neural PDE solvers
di: Chatain, Patrick, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chatain, Patrick, et al.
Pubblicazione: (2025)
Solving the Fisher nonlinear differential equations via Physics-Informed Neural Networks: A Comprehensive Retraining Study and Comparative Analysis with the Finite Difference Method
di: Aberqi, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Aberqi, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2026)
Solving the BGK Model and Boltzmann equation by Fourier Neural Operator with conservative constraints
di: Hu, Boyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Boyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-informed approach for exploratory Hamilton--Jacobi--Bellman equations via policy iterations
di: Kim, Yeongjong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Yeongjong, et al.
Pubblicazione: (2025)
A posteriori certification for neural network approximations to PDEs
di: Ernst, Lewin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ernst, Lewin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Recurrent Neural Operators: Stable Long-Term PDE Prediction
di: Ye, Zaijun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ye, Zaijun, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Regularity and Generalization of One-Step Wasserstein-guided Generative Models for PDE-Induced Measures
di: Lin, Likun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Likun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Score-based constrained generative modeling via Langevin diffusions with boundary conditions
di: Nordenhög, Adam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nordenhög, Adam, et al.
Pubblicazione: (2025)
A short tour of operator learning theory: Convergence rates, statistical limits, and open questions
di: Brugiapaglia, Simone, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Brugiapaglia, Simone, et al.
Pubblicazione: (2026)
Automated Code Generation and Validation for Software Components of Microcontrollers
di: Haug, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Haug, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep neural networks can provably solve Bellman equations for Markov decision processes without the curse of dimensionality
di: Jentzen, Arnulf, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jentzen, Arnulf, et al.
Pubblicazione: (2025)
Performance of Neural and Polynomial Operator Surrogates
di: Westermann, Josephine, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Westermann, Josephine, et al.
Pubblicazione: (2026)
Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks
di: Della Santa, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Della Santa, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2024)
RandONet: Shallow-Networks with Random Projections for learning linear and nonlinear operators
di: Fabiani, Gianluca, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fabiani, Gianluca, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-informed features in supervised machine learning
di: Lampani, Margherita, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lampani, Margherita, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Shape Operator Surrogates -- Expression Rate Bounds
di: Harbrecht, Helmut, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Harbrecht, Helmut, et al.
Pubblicazione: (2026)
A 3D Machine Learning based Volume Of Fluid scheme without explicit interface reconstruction
di: Pintore, Moreno, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pintore, Moreno, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Discovery of Strichartz Extremizers
di: Valenzuela, Nicolás, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Valenzuela, Nicolás, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-driven Neural Networks for Windkessel Parameter Calibration
di: Hoock, Benedikt, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hoock, Benedikt, et al.
Pubblicazione: (2025)
High-dimensional Bayesian filtering through deep density approximation
di: Bågmark, Kasper, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bågmark, Kasper, et al.
Pubblicazione: (2025)
In-Context Operator Learning on the Space of Probability Measures
di: Cole, Frank, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cole, Frank, 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)
Pseudo-Differential Neural Operator: Generalized Fourier Neural Operator for Learning Solution Operators of Partial Differential Equations
di: Shin, Jin Young, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Shin, Jin Young, et al.
Pubblicazione: (2022)
Separable Physics-informed Neural Networks for Solving the BGK Model of the Boltzmann Equation
di: Oh, Jaemin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Oh, Jaemin, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Physics-Informed, Global-in-Time Neural Particle Method for the Spatially Homogeneous Landau Equation
di: Kim, Minseok, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Minseok, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Data Augmentation and Regularization for Learning Group Equivariance
di: Nordenfors, Oskar, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Optimization Dynamics of Equivariant and Augmented Neural Networks
di: Nordenfors, Oskar, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Deep Adaptive Dimension Reduction for Bayesian Inference in Inverse Problems
di: Wang, Yueyang, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Enhanced uncertainty quantification variational autoencoders for the solution of Bayesian inverse problems
di: Tonini, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Energy Dissipation Rate Guided Adaptive Sampling for Physics-Informed Neural Networks: Resolving Surface-Bulk Dynamics in Allen-Cahn Systems
di: Li, Chunyan, et al.
Pubblicazione: (2025)