Efficient Transformer-Inspired Variants of Physics-Informed Deep Operator Networks
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wei, Zhi-Feng, Chen, Wenqian, Stinis, Panos |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
SPIKANs: Separable Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Networks
di: Jacob, Bruno, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jacob, Bruno, et al.
Pubblicazione: (2024)
E-PINNs: Epistemic Physics-Informed Neural Networks
di: Jacob, Bruno, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jacob, Bruno, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multifidelity Kolmogorov-Arnold Networks
di: Howard, Amanda A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Howard, Amanda A., et al.
Pubblicazione: (2024)
What do physics-informed DeepONets learn? Understanding and improving training for scientific computing applications
di: Williams, Emily, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Williams, Emily, et al.
Pubblicazione: (2024)
A multifidelity approach to continual learning for physical systems
di: Howard, Amanda, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Howard, Amanda, et al.
Pubblicazione: (2023)
Improving the accuracy of physics-informed neural networks via last-layer retraining
di: Qadeer, Saad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qadeer, Saad, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stabilizing PDE--ML coupled systems
di: Qadeer, Saad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qadeer, Saad, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Overview on Machine Learning Methods for Partial Differential Equations: from Physics Informed Neural Networks to Deep Operator Learning
di: Gonon, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gonon, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transformed Physics-Informed Neural Networks for The Convection-Diffusion Equation
di: Guan, Jiajing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guan, Jiajing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-informed Discretization-independent Deep Compositional Operator Network
di: Zhong, Weiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhong, Weiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Geometry-Aware Neural Operator
di: Zhong, Weiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhong, Weiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Causal Operator Discovery in Partial Differential Equations via Counterfactual Physics-Informed Neural Networks
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
Dual-Balancing for Physics-Informed Neural Networks
di: Zhou, Chenhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Chenhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Non-Asymptotic Stability and Consistency Guarantees for Physics-Informed Neural Networks via Coercive Operator Analysis
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
Preconditioning for Physics-Informed Neural Networks
di: Liu, Songming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Songming, et al.
Pubblicazione: (2024)
fPINN-DeepONet: A Physics-Informed Operator Learning Framework for Multi-term Time-fractional Mixed Diffusion-wave Equations
di: Lu, Binghang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lu, Binghang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-Guided Physics-Informed Neural Networks for Solving Inverse Problems in Partial Differential Equations
di: Zhou, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
WINO: A Weak-Form Physics Informed Neural Operator for Hyperelasticity on Variable Domains
di: Zhu, Bokai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhu, Bokai, et al.
Pubblicazione: (2026)
Conformalized-DeepONet: A Distribution-Free Framework for Uncertainty Quantification in Deep Operator Networks
di: Moya, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Moya, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Bayesian Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Networks
di: Gao, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Universal Approximation of Operators with Transformers and Neural Integral Operators
di: Zappala, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zappala, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multifidelity domain decomposition-based physics-informed neural networks and operators for time-dependent problems
di: Heinlein, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Heinlein, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
DeepONet Augmented by Randomized Neural Networks for Efficient Operator Learning in PDEs
di: Jiang, Zhaoxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Zhaoxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
DeepONet for Solving Nonlinear Partial Differential Equations with Physics-Informed Training
di: Yang, Yahong
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yahong
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Physics Informed Neural Networks for Linear Inverse problems
di: Mohammad-Djafari, Ali
Pubblicazione: (2025)
di: Mohammad-Djafari, Ali
Pubblicazione: (2025)
PirateNets: Physics-informed Deep Learning with Residual Adaptive Networks
di: Wang, Sifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Sifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Discovering Scaling Exponents with Physics-Informed Müntz-Szász Networks
di: N'guessan, Gnankan Landry Regis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: N'guessan, Gnankan Landry Regis, et al.
Pubblicazione: (2026)
Number Theoretic Accelerated Learning of Physics-Informed Neural Networks
di: Matsubara, Takashi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Matsubara, Takashi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Domain-Decomposed Graph Neural Network Surrogate Modeling for Ice Sheets
di: Propp, Adrienne M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Propp, Adrienne M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed DeepONets for drift-diffusion on metric graphs: simulation and parameter identification
di: Blechschmidt, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Blechschmidt, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Networks with Trust-Region Sequential Quadratic Programming
di: Cheng, Xiaoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Xiaoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-scale DeepOnet (Mscale-DeepOnet) for Mitigating Spectral Bias in Learning High Frequency Operators of Oscillatory Functions
di: Wang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Size Lowerbounds for Deep Operator Networks
di: Mukherjee, Anirbit, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mukherjee, Anirbit, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep NURBS -- Admissible Physics-informed Neural Networks
di: Saidaoui, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Saidaoui, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2022)
eXtended Physics Informed Neural Network Method for Fracture Mechanics Problems
di: Lotfalian, Amin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lotfalian, Amin, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Conformal Prediction Framework for Uncertainty Quantification in Physics-Informed Neural Networks
di: Yu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Ensemble learning for Physics Informed Neural Networks: a Gradient Boosting approach
di: Fang, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fang, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Positional Knowledge is All You Need: Position-induced Transformer (PiT) for Operator Learning
di: Chen, Junfeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Junfeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Weak Physics Informed Neural Networks for Geometry Compatible Hyperbolic Conservation Laws on Manifolds
di: Zhou, Hanfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Hanfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergence of Stochastic Gradient Methods for Wide Two-Layer Physics-Informed Neural Networks
di: Jin, Bangti, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Bangti, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
SPIKANs: Separable Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Networks
di: Jacob, Bruno, et al.
Pubblicazione: (2024) -
E-PINNs: Epistemic Physics-Informed Neural Networks
di: Jacob, Bruno, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Multifidelity Kolmogorov-Arnold Networks
di: Howard, Amanda A., et al.
Pubblicazione: (2024) -
What do physics-informed DeepONets learn? Understanding and improving training for scientific computing applications
di: Williams, Emily, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A multifidelity approach to continual learning for physical systems
di: Howard, Amanda, et al.
Pubblicazione: (2023)