Salvato in:
| Autori principali: | Martínez-Esteban, Andrés, Calvo-Barlés, Pablo, Martín-Moreno, Luis, Rodrigo, Sergio G |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2507.21800 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Learning finite symmetry groups of dynamical systems via equivariance detection
di: Calvo-Barlés, Pablo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Calvo-Barlés, Pablo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Boundary-Informed Method of Lines for Physics Informed Neural Networks
di: Cederholm, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cederholm, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Networks with Complementary Soft and Hard Constraints for Solving Complex Boundary Navier-Stokes Equations
di: Zhou, Chuyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Chuyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hybrid Boundary Physics-Informed Neural Networks for Solving Navier-Stokes Equations with Complex Boundary
di: Zhou, Chuyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Chuyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Extremization to Fine Tune Physics Informed Neural Networks for Solving Boundary Value Problems
di: Thiruthummal, Abhiram Anand, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Thiruthummal, Abhiram Anand, et al.
Pubblicazione: (2024)
PINN-FEM: A Hybrid Approach for Enforcing Dirichlet Boundary Conditions in Physics-Informed Neural Networks
di: Sobh, Nahil, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sobh, Nahil, et al.
Pubblicazione: (2025)
Solving Navier-Stokes Equations Using Data-free Physics-Informed Neural Networks With Hard Boundary Conditions
di: Pal, Ritik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pal, Ritik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Network for Elastic Wave-Mode Separation
di: Alves, E. A. B., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alves, E. A. B., et al.
Pubblicazione: (2025)
Calculating Quasi-Normal Modes of Schwarzschild Black Holes with Physics Informed Neural Networks
di: Patel, Nirmal, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Patel, Nirmal, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantum Orthogonal Separable Physics-Informed Neural Networks
di: Zanotta, Pietro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zanotta, Pietro, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Networks for microflows: Rarefied Gas Dynamics in Cylinder Arrays
di: Tucny, Jean-Michel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tucny, Jean-Michel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Networks and Beyond: Enforcing Physical Constraints in Quantum Dissipative Dynamics
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evidential Physics-Informed Neural Networks
di: Tan, Hai Siong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Hai Siong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Noise Tomography with Physics-Informed Neural Networks
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2025)
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2025)
Constrained Hamiltonian Systems and Physics-Informed Neural Networks: Hamilton-Dirac Neural Networks
di: Kaltsas, Dimitrios A.
Pubblicazione: (2024)
di: Kaltsas, Dimitrios A.
Pubblicazione: (2024)
Response Estimation and System Identification of Dynamical Systems via Physics-Informed Neural Networks
di: Haywood-Alexander, Marcus, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Haywood-Alexander, Marcus, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improved Uncertainty Quantification in Physics-Informed Neural Networks Using Error Bounds and Solution Bundles
di: Flores, Pablo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Flores, Pablo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Some Comparison Results for First-Order Hamilton-Jacobi Equations and Second-Order Fully Nonlinear Parabolic Equations with Ventcell Boundary Conditions
di: Barles, Guy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barles, Guy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Neural Networks in Electromagnetic and Nanophotonic Design
di: Abdelraouf, Omar A. M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abdelraouf, Omar A. M., et al.
Pubblicazione: (2025)
NeuroPINNs: Neuroscience Inspired Physics Informed Neural Networks
di: Garg, Shailesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garg, Shailesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Networks for Maximizing Quantum Fisher Information in Time-Dependent Many-Body Systems
di: Ferrer-Sánchez, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ferrer-Sánchez, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evidential Physics-Informed Neural Networks for Scientific Discovery
di: Tan, Hai Siong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Hai Siong, et al.
Pubblicazione: (2025)
DiffGrad for Physics-Informed Neural Networks
di: Rahman, Jamshaid Ul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rahman, Jamshaid Ul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Reasoning for Physics Informed Neural Networks
di: Graczyk, Krzysztof M., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Graczyk, Krzysztof M., et al.
Pubblicazione: (2023)
Statistical Learning Analysis of Physics-Informed Neural Networks
di: Barajas-Solano, David A.
Pubblicazione: (2026)
di: Barajas-Solano, David A.
Pubblicazione: (2026)
Physics Informed Neural Networks for Free Shear Flows
di: Raghu, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Raghu, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2024)
KP-PINNs: Kernel Packet Accelerated Physics Informed Neural Networks
di: Yang, Siyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Siyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Role of Consistency Between Physics and Data in Physics-Informed Neural Networks
di: Becerra-Zuniga, Nicolás, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Becerra-Zuniga, Nicolás, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hamiltonian Learning via Inverse Physics-Informed Neural Networks
di: Liu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
PINGS: Physics-Informed Neural Network for Fast Generative Sampling
di: Prasha, Achmad Ardani, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Prasha, Achmad Ardani, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Networks for Solving Derivative-Constrained PDEs
di: Hoshisashi, Kentaro, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hoshisashi, Kentaro, et al.
Pubblicazione: (2026)
Kronecker-Factored Approximate Curvature for Physics-Informed Neural Networks
di: Dangel, Felix, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dangel, Felix, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Neural Networks for Parametric Compressible Euler Equations
di: Wassing, Simon, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wassing, Simon, et al.
Pubblicazione: (2023)
Reconstruction of Excitation Waves from Mechanical Deformation using Physics-Informed Neural Networks
di: Dermul, Nathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dermul, Nathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
PINNs-MPF: A Physics-Informed Neural Network Framework for Multi-Phase-Field Simulation of Interface Dynamics
di: Elfetni, Seifallah, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Elfetni, Seifallah, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting Properties of Oxide Glasses Using Informed Neural Networks
di: Maier, Gregor, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Maier, Gregor, et al.
Pubblicazione: (2023)
Physics-Informed Neural Networks with Fourier Features and Attention-Driven Decoding
di: Arni, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Arni, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exact Enforcement of Temporal Continuity in Sequential Physics-Informed Neural Networks
di: Roy, Pratanu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Roy, Pratanu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Inverse Physics-Informed Neural Networks for transport models in porous materials
di: Berardi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Berardi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
PINNfluence: Influence Functions for Physics-Informed Neural Networks
di: Naujoks, Jonas R., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Naujoks, Jonas R., et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Learning finite symmetry groups of dynamical systems via equivariance detection
di: Calvo-Barlés, Pablo, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Boundary-Informed Method of Lines for Physics Informed Neural Networks
di: Cederholm, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Physics-Informed Neural Networks with Complementary Soft and Hard Constraints for Solving Complex Boundary Navier-Stokes Equations
di: Zhou, Chuyu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Hybrid Boundary Physics-Informed Neural Networks for Solving Navier-Stokes Equations with Complex Boundary
di: Zhou, Chuyu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Extremization to Fine Tune Physics Informed Neural Networks for Solving Boundary Value Problems
di: Thiruthummal, Abhiram Anand, et al.
Pubblicazione: (2024)