Learning the Exact Time Integration Algorithm for Initial Value Problems by Randomized Neural Networks
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Dong, Suchuan, Ni, Naxian |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A Novel Method for Enforcing Exactly Dirichlet, Neumann and Robin Conditions on Curved Domain Boundaries for Physics Informed Machine Learning
von: Dong, Suchuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dong, Suchuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Error Analysis and Numerical Algorithm for PDE Approximation with Hidden-Layer Concatenated Physics Informed Neural Networks
von: Qian, Yianxia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qian, Yianxia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DeepONet Augmented by Randomized Neural Networks for Efficient Operator Learning in PDEs
von: Jiang, Zhaoxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Zhaoxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MVNN: A Measure-Valued Neural Network for Learning McKean-Vlasov Dynamics from Particle Data
von: Lyu, Liyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lyu, Liyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Parsimonious Physics-Informed Random Projection Neural Networks for Initial-Value Problems of ODEs and index-1 DAEs
von: Fabiani, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Fabiani, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Examining the robustness of Physics-Informed Neural Networks to noise for Inverse Problems
von: Jekic, Aleksandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jekic, Aleksandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Phase Field Modeling and Numerical Algorithm for Two-Phase Dielectric Fluid Flows
von: Yang, Jielin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Jielin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Functionally Connected Element Method for Solving Boundary Value Problems
von: Yang, Jielin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Jielin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sparse Random-Feature Neural Networks with Krylov-Based SVD for Singularly Perturbed ODE
von: Vaidyan, Kevin Kurian Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vaidyan, Kevin Kurian Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Extremization to Fine Tune Physics Informed Neural Networks for Solving Boundary Value Problems
von: Thiruthummal, Abhiram Anand, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thiruthummal, Abhiram Anand, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hamiltonian Matching for Symplectic Neural Integrators
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Parameterized Physics-informed Neural Networks for Parameterized PDEs
von: Cho, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cho, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Parallel-in-Time Solutions with Random Projection Neural Networks
von: Betcke, Marta M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Betcke, Marta M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum-Classical Physics-Informed Neural Networks for Solving Reservoir Seepage Equations
von: Rao, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rao, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Energy Dissipation Preserving Physics Informed Neural Network for Allen-Cahn Equations
von: Kütük, Mustafa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kütük, Mustafa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TENG: Time-Evolving Natural Gradient for Solving PDEs With Deep Neural Nets Toward Machine Precision
von: Chen, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Finite Element Neural Network Interpolation. Part I: Interpretable and Adaptive Discretization for Solving PDEs
von: Škardová, Kateřina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Škardová, Kateřina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
N-Adaptive Ritz Method: A Neural Network Enriched Partition of Unity for Boundary Value Problems
von: Baek, Jonghyuk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Baek, Jonghyuk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Randomized Neural Networks for Integro-Differential Equations with Application to Neutron Transport
von: Dang, Haoning, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dang, Haoning, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Domain-Decomposed Graph Neural Network Surrogate Modeling for Ice Sheets
von: Propp, Adrienne M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Propp, Adrienne M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Instance-Wise Adaptive Sampling for Dataset Construction in Approximating Inverse Problem Solutions
von: Han, Jiequn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Han, Jiequn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Spectral methods for Neural Integral Equations
von: Zappala, Emanuele
Veröffentlicht: (2023)
von: Zappala, Emanuele
Veröffentlicht: (2023)
Neural-POD: A Plug-and-Play Neural Operator Framework for Infinite-Dimensional Functional Nonlinear Proper Orthogonal Decomposition
von: Mou, Changhong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mou, Changhong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bayesian Deep Learning with Multilevel Trace-class Neural Networks
von: Chada, Neil K., et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Chada, Neil K., et al.
Veröffentlicht: (2022)
PDEfuncta: Spectrally-Aware Neural Representation for PDE Solution Modeling
von: Jo, Minju, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jo, Minju, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Structure-Preserving Digital Twins via Conditional Neural Whitney Forms
von: Kinch, Brooks, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kinch, Brooks, et al.
Veröffentlicht: (2025)
jNO: A JAX Library for Neural Operator and Foundation Model Training
von: Armbruster, Leon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Armbruster, Leon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quantum Recurrent Neural Networks with Encoder-Decoder for Time-Dependent Partial Differential Equations
von: Chen, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Structure-Preserving Graph Neural Solver for Parametric Hyperbolic Conservation Laws
von: Jiang, Jiamin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jiang, Jiamin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
BEACONS: Bounded-Error, Algebraically-Composable Neural Solvers for Partial Differential Equations
von: Gorard, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gorard, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On Geometry Regularization in Autoencoder Reduced-Order Models with Latent Neural ODE Dynamics
von: Osipov, Mikhail
Veröffentlicht: (2026)
von: Osipov, Mikhail
Veröffentlicht: (2026)
SVD-PINNs: Transfer Learning of Physics-Informed Neural Networks via Singular Value Decomposition
von: Gao, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Gao, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
High-fidelity Multiphysics Modelling for Rapid Predictions Using Physics-informed Parallel Neural Operator
von: Yuan, Biao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Biao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Muti-Fidelity Prediction and Uncertainty Quantification with Laplace Neural Operators for Parametric Partial Differential Equations
von: Zheng, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Spectral Informed Neural Network: An Efficient and Low-Memory PINN
von: Yu, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive-Distribution Randomized Neural Networks for PDEs: A Low-Dimensional Distribution-Learning Framework
von: Yang, You, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, You, et al.
Veröffentlicht: (2026)
From Exact Space-Time Symmetry Conservation to Automatic Mesh Refinement in Discrete Initial Boundary Value Problems
von: Rothkopf, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rothkopf, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Discontinuous Galerkin Solutions to Elliptic Problems via Small Linear Convolutional Neural Networks
von: Celaya, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Celaya, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scaling Laws and Pathologies of Single-Layer PINNs: Network Width and PDE Nonlinearity
von: Chaudhry, Faris
Veröffentlicht: (2026)
von: Chaudhry, Faris
Veröffentlicht: (2026)
Extended Physics Informed Neural Network for Hyperbolic Two-Phase Flow in Porous Media
von: Rehman, Saif Ur, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rehman, Saif Ur, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
A Novel Method for Enforcing Exactly Dirichlet, Neumann and Robin Conditions on Curved Domain Boundaries for Physics Informed Machine Learning
von: Dong, Suchuan, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Error Analysis and Numerical Algorithm for PDE Approximation with Hidden-Layer Concatenated Physics Informed Neural Networks
von: Qian, Yianxia, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
DeepONet Augmented by Randomized Neural Networks for Efficient Operator Learning in PDEs
von: Jiang, Zhaoxi, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
MVNN: A Measure-Valued Neural Network for Learning McKean-Vlasov Dynamics from Particle Data
von: Lyu, Liyao, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Parsimonious Physics-Informed Random Projection Neural Networks for Initial-Value Problems of ODEs and index-1 DAEs
von: Fabiani, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2022)