Conservative approximation-based feedforward neural network for WENO schemes
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Park, Kwanghyuk, Gu, Jiaxi, Jung, Jae-Hun |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Learning WENO for entropy stable schemes to solve conservation laws
von: Charles, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Charles, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A scaled TW-PINN: A physics-informed neural network for traveling wave solutions of reaction-diffusion equations with general coefficients
von: Han, Seungwan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Han, Seungwan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Multifidelity domain decomposition-based physics-informed neural networks and operators for time-dependent problems
von: Heinlein, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Heinlein, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hypernetwork-Conditioned WENO5 Conservative-Form CNNs for One-Dimensional Conservation Laws
von: Chen, Yongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Yongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Data-Driven Discovery of Sign-Indefinite Artificial Viscosity for Linear Convection -- A Space-Time Reconvolution Perspective
von: Neelan, Arun Govind
Veröffentlicht: (2026)
von: Neelan, Arun Govind
Veröffentlicht: (2026)
Adaptive recurrent flow map operator learning for reaction diffusion dynamics
von: Tunc, Huseyin
Veröffentlicht: (2026)
von: Tunc, Huseyin
Veröffentlicht: (2026)
Numerical PDE solvers outperform neural PDE solvers
von: Chatain, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chatain, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Coupling-Robust Accuracy in Multiphysics Physics Informed Neural Networks via Kronecker-Preconditioned Optimization
von: Park, Youngjae, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Park, Youngjae, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Entropy stable conservative flux form neural networks
von: Liu, Lizuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Lizuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A posteriori certification for neural network approximations to PDEs
von: Ernst, Lewin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ernst, Lewin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning time-dependent PDE via graph neural networks and deep operator network for robust accuracy on irregular grids
von: Cho, Sung Woong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cho, Sung Woong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Weights initialization of neural networks for function approximation
von: Hu, Xinwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Xinwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Neural-Operator Preconditioned Newton Method for Accelerated Nonlinear Solvers
von: Lee, Youngkyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Youngkyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A third-order finite difference weighted essentially non-oscillatory scheme with shallow neural network
von: Park, Kwanghyuk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Park, Kwanghyuk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural network Approximations for Reaction-Diffusion Equations -- Homogeneous Neumann Boundary Conditions and Long-time Integrations
von: Avilés, Eddel Elí Ojeda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Avilés, Eddel Elí Ojeda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exponential approximation space reconstruction WENO scheme for dispersive PDEs
von: Salian, Lavanya V, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Salian, Lavanya V, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Enhancing training of physics-informed neural networks using domain-decomposition based preconditioning strategies
von: Kopaničáková, Alena, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kopaničáková, Alena, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Neural Entropy-stable conservative flux form neural networks for learning hyperbolic conservation laws
von: Liu, Lizuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Lizuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A physics-informed neural network method for the approximation of slow invariant manifolds for the general class of stiff systems of ODEs
von: Patsatzis, Dimitrios G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Patsatzis, Dimitrios G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Parametric Hyperbolic Conservation Laws: A Unified Framework for Conservation, Entropy Stability, and Hyperbolicity
von: Liu, Lizuo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Lizuo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Equidistribution-based training of Free Knot Splines and ReLU Neural Networks
von: Appella, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Appella, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2024)
To be or not to be stable, that is the question: understanding neural networks for inverse problems
von: Evangelista, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Evangelista, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2022)
GoRINNs: Godunov-Riemann Informed Neural Networks for Learning Hyperbolic Conservation Laws
von: Patsatzis, Dimitrios G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Patsatzis, Dimitrios G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Recurrent Neural Operators: Stable Long-Term PDE Prediction
von: Ye, Zaijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Zaijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Structure-Preserving Framework for Solving Parabolic Partial Differential Equations with Neural Networks
von: Chen, Gaohang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Gaohang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural-HSS: Hierarchical Semi-Separable Neural PDE Solver
von: Sittoni, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sittoni, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Enforcing boundary conditions for physics-informed neural operators
von: Göschel, Niklas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Göschel, Niklas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Higher order accurate mass lumping for explicit isogeometric methods based on approximate dual basis functions
von: Hiemstra, Rene, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hiemstra, Rene, et al.
Veröffentlicht: (2023)
PACMANN: Point Adaptive Collocation Method for Artificial Neural Networks
von: Visser, Coen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Visser, Coen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Low Rank Neural Representations of Hyperbolic Wave Dynamics from Data
von: Cho, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cho, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FastLRNR and Sparse Physics Informed Backpropagation
von: Cho, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cho, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stratified Sampling Algorithms for Machine Learning Methods in Solving Two-scale Partial Differential Equations
von: Avilés, Eddel Elí Ojeda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Avilés, Eddel Elí Ojeda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Convergence of the generalization error for deep gradient flow methods for PDEs
von: Liu, Chenguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Chenguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Model Discovery Using Domain Decomposition and PINNs
von: Saha, Tirtho S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Saha, Tirtho S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A neural network method for scalar conservation laws with convergence rates for shock-wave solutions
von: Cao, Jiachuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cao, Jiachuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A framework of discontinuous Galerkin neural networks for iteratively approximating residuals
von: Yuan, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Flow-rate-conserving CNN-based Domain Decomposition Method for Blood Flow Simulations
von: Klaes, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Klaes, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Discontinuous Galerkin finite element operator network for solving non-smooth PDEs
von: Chawla, Kapil, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chawla, Kapil, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Physics-Informed Neural Networks: A Didactic Derivation of the Complete Training Cycle
von: Tahimi, Abdeladhim
Veröffentlicht: (2026)
von: Tahimi, Abdeladhim
Veröffentlicht: (2026)
Certified and accurate computation of function space norms of deep neural networks
von: Gründler, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gründler, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Learning WENO for entropy stable schemes to solve conservation laws
von: Charles, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
A scaled TW-PINN: A physics-informed neural network for traveling wave solutions of reaction-diffusion equations with general coefficients
von: Han, Seungwan, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Multifidelity domain decomposition-based physics-informed neural networks and operators for time-dependent problems
von: Heinlein, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Hypernetwork-Conditioned WENO5 Conservative-Form CNNs for One-Dimensional Conservation Laws
von: Chen, Yongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Data-Driven Discovery of Sign-Indefinite Artificial Viscosity for Linear Convection -- A Space-Time Reconvolution Perspective
von: Neelan, Arun Govind
Veröffentlicht: (2026)