BCAT: A Block Causal Transformer for PDE Foundation Models for Fluid Dynamics
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liu, Yuxuan, Sun, Jingmin, Schaeffer, Hayden |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
PROSE-FD: A Multimodal PDE Foundation Model for Learning Multiple Operators for Forecasting Fluid Dynamics
di: Liu, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards a Foundation Model for Partial Differential Equations: Multi-Operator Learning and Extrapolation
di: Sun, Jingmin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Jingmin, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Multimodal PDE Foundation Model for Prediction and Scientific Text Descriptions
di: Negrini, Elisa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Negrini, Elisa, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Deep Learning Framework for Multi-Operator Learning: Architectures and Approximation Theory
di: Weihs, Adrien, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Weihs, Adrien, et al.
Pubblicazione: (2025)
VICON: Vision In-Context Operator Networks for Multi-Physics Fluid Dynamics Prediction
di: Cao, Yadi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cao, Yadi, et al.
Pubblicazione: (2024)
MVNN: A Measure-Valued Neural Network for Learning McKean-Vlasov Dynamics from Particle Data
di: Lyu, Liyao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lyu, Liyao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Cauchy Random Features for Operator Learning in Sobolev Space
di: Liao, Chunyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liao, Chunyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Time-Series Forecasting, Knowledge Distillation, and Refinement within a Multimodal PDE Foundation Model
di: Jollie, Derek, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jollie, Derek, et al.
Pubblicazione: (2024)
DPOT: Auto-Regressive Denoising Operator Transformer for Large-Scale PDE Pre-Training
di: Hao, Zhongkai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hao, Zhongkai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mixture-of-Experts Operator Transformer for Large-Scale PDE Pre-Training
di: Wang, Hong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Hong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unisolver: PDE-Conditional Transformers Towards Universal Neural PDE Solvers
di: Zhou, Hang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Hang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mathematics of Digital Twins and Transfer Learning for PDE Models
di: Zong, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zong, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2025)
U-HNO: A U-shaped Hybrid Neural Operator with Sparse-Point Adaptive Routing for Non-stationary PDE Dynamics
di: Ma, Yingzhe, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ma, Yingzhe, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stochastic Fractional Neural Operators: A Symmetrized Approach to Modeling Turbulence in Complex Fluid Dynamics
di: Santos, Rômulo Damasclin Chaves dos, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Santos, Rômulo Damasclin Chaves dos, et al.
Pubblicazione: (2025)
A PDE-based Explanation of Extreme Numerical Sensitivities and Edge of Stability in Training Neural Networks
di: Sun, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Sun, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Generalization Bounds for Sparse Random Feature Expansions
di: Hashemi, Abolfazl, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Hashemi, Abolfazl, et al.
Pubblicazione: (2021)
Graph Neural Regularizers for PDE Inverse Problems
di: Lauga, William, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lauga, William, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling up Probabilistic PDE Simulators with Structured Volumetric Information
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Blending Neural Operators and Relaxation Methods in PDE Numerical Solvers
di: Zhang, Enrui, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhang, Enrui, et al.
Pubblicazione: (2022)
Latent Neural Operator for Solving Forward and Inverse PDE Problems
di: Wang, Tian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Tian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Parameter Regression for Explicit Representations of PDE Solution Operators
di: Mundinger, Konrad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mundinger, Konrad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Gaussian Process Regression Generalizes Linear PDE Solvers
di: Pförtner, Marvin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Pförtner, Marvin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Interpretable Spatial-Temporal Fusion Transformers: Multi-Output Prediction for Parametric Dynamical Systems with Time-Varying Inputs
di: Sun, Shuwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Shuwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
PDE Solvers Should Be Local: Fast, Stable Rollouts with Learned Local Stencils
di: Cheng, Chun-Wun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Chun-Wun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flexible and Efficient Probabilistic PDE Solvers through Gaussian Markov Random Fields
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantifying Training Difficulty and Accelerating Convergence in Neural Network-Based PDE Solvers
di: Chen, Chuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Chuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Neural PDE Solvers with Convergence Guarantees
di: Hsieh, Jun-Ting, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Hsieh, Jun-Ting, et al.
Pubblicazione: (2019)
Certified machine learning: Rigorous a posteriori error bounds for PDE defined PINNs
di: Hillebrecht, Birgit, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hillebrecht, Birgit, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Dirac-Frenkel-Onsager principle: Instantaneous residual minimization with gauge momentum for nonlinear parametrizations of PDE solutions
di: Raviola, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Raviola, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2026)
AutoNumerics: An Autonomous, PDE-Agnostic Multi-Agent Pipeline for Scientific Computing
di: Du, Jianda, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Du, Jianda, et al.
Pubblicazione: (2026)
Proposal-Guided Greedy Surrogate Refinement for PDE-Driven High-Dimensional Rare-Event Estimation
di: Gao, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gao, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
DeltaPhi: Physical States Residual Learning for Neural Operators in Data-Limited PDE Solving
di: Yue, Xihang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yue, Xihang, et al.
Pubblicazione: (2024)
CFO: Learning Continuous-Time PDE Dynamics via Flow-Matched Neural Operators
di: Hou, Xianglong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hou, Xianglong, et al.
Pubblicazione: (2025)
PDEfuncta: Spectrally-Aware Neural Representation for PDE Solution Modeling
di: Jo, Minju, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jo, Minju, et al.
Pubblicazione: (2025)
Monte Carlo Neural PDE Solver for Learning PDEs via Probabilistic Representation
di: Zhang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
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)
KD-PINN: Knowledge-Distilled PINNs for ultra-low-latency real-time neural PDE solvers
di: Bounja, Karim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bounja, Karim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Are Deep Learning Based Hybrid PDE Solvers Reliable? Why Training Paradigms and Update Strategies Matter
di: Wu, Yuhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Yuhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
CodePDE: An Inference Framework for LLM-driven PDE Solver Generation
di: Li, Shanda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Shanda, et al.
Pubblicazione: (2025)
PDE Generalization of In-Context Operator Networks: A Study on 1D Scalar Nonlinear Conservation Laws
di: Yang, Liu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Liu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
PROSE-FD: A Multimodal PDE Foundation Model for Learning Multiple Operators for Forecasting Fluid Dynamics
di: Liu, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Towards a Foundation Model for Partial Differential Equations: Multi-Operator Learning and Extrapolation
di: Sun, Jingmin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Multimodal PDE Foundation Model for Prediction and Scientific Text Descriptions
di: Negrini, Elisa, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A Deep Learning Framework for Multi-Operator Learning: Architectures and Approximation Theory
di: Weihs, Adrien, et al.
Pubblicazione: (2025) -
VICON: Vision In-Context Operator Networks for Multi-Physics Fluid Dynamics Prediction
di: Cao, Yadi, et al.
Pubblicazione: (2024)