Salvato in:
| Autori principali: | Gupta, Deepak, Pandey, Himanshu, Behera, Ratikanta |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2512.08256 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Meta-learning Loss Functions of Parametric Partial Differential Equations Using Physics-Informed Neural Networks
di: Koumpanakis, Michail, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Koumpanakis, Michail, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalization Bounds for Physics-Informed Neural Networks for the Incompressible Navier-Stokes Equations
di: Andre-Sloan, Sebastien, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Andre-Sloan, Sebastien, et al.
Pubblicazione: (2026)
An adaptive wavelet-based PINN for problems with localized high-magnitude source
di: Pandey, Himanshu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pandey, Himanshu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Variational Quantum Framework for Partial Differential Equation Constrained Optimization
di: Surana, Amit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Surana, Amit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stiff Transfer Learning for Physics-Informed Neural Networks
di: Seiler, Emilien, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Seiler, Emilien, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning PDE Solvers with Physics and Data: A Unifying View of Physics-Informed Neural Networks and Neural Operators
di: Dai, Yilong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dai, Yilong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Partial Differential Equations in the Age of Machine Learning: A Critical Synthesis of Classical, Machine Learning, and Hybrid Methods
di: Nooraiepour, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nooraiepour, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
Quantum Recurrent Neural Networks with Encoder-Decoder for Time-Dependent Partial Differential Equations
di: Chen, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Physics Informed Neural Network (PINN) Methodology for Coupled Moving Boundary PDEs
di: Kathane, Shivprasad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kathane, Shivprasad, et al.
Pubblicazione: (2024)
An efficient wavelet-based physics-informed neural network for multiscale problems
di: Pandey, Himanshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pandey, Himanshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Quantum Spectral Operator Learning for Solving Partial Differential Equations
di: Kim, Chanyoung, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Chanyoung, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dual Cone Gradient Descent for Training Physics-Informed Neural Networks
di: Hwang, Youngsik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hwang, Youngsik, et al.
Pubblicazione: (2024)
$PINN - a Domain Decomposition Method for Bayesian Physics-Informed Neural Networks
di: Figueres, Júlia Vicens, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Figueres, Júlia Vicens, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantitative Analysis of Molecular Transport in the Extracellular Space Using Physics-Informed Neural Network
di: Xie, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xie, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mathematical Modeling of Cancer-Bacterial Therapy: Analysis and Numerical Simulation via Physics-Informed Neural Networks
di: Farkane, Ayoub, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Farkane, Ayoub, et al.
Pubblicazione: (2026)
Double Coupling Architecture and Training Method for Optimization Problems of Differential Algebraic Equations with Parameters
di: Yang, Wenqiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Wenqiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hybrid Quantum-Classical Ridgelet Neural Networks for Portfolio Optimization
di: Yadav, Bahadur, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yadav, Bahadur, et al.
Pubblicazione: (2026)
Causal Operator Discovery in Partial Differential Equations via Counterfactual Physics-Informed Neural Networks
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
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)
Finite-PINN: A Physics-Informed Neural Network with Finite Geometric Encoding for Solid Mechanics
di: Li, Haolin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Haolin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Variational Physics-informed Neural Operator (VINO) for Solving Partial Differential Equations
di: Eshaghi, Mohammad Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Eshaghi, Mohammad Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Structure Preserving Algorithms for Quaternion Outer Inverses with Applications
di: Bhadala, Neha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bhadala, Neha, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-embedded Fourier Neural Network for Partial Differential Equations
di: Xu, Qingsong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Qingsong, et al.
Pubblicazione: (2024)
H-DES: a Quantum-Classical Hybrid Differential Equation Solver
di: Jaffali, Hamza, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jaffali, Hamza, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hermite Neural Network Simulation for Solving the 2D Schrodinger Equation
di: Parand, Kourosh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Parand, Kourosh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Microlocal maximal hypoellipticity from the geometric viewpoint: I
di: Mohsen, Omar
Pubblicazione: (2026)
di: Mohsen, Omar
Pubblicazione: (2026)
Abstract maximal hypoellipticity and applications
di: Mohsen, Omar
Pubblicazione: (2026)
di: Mohsen, Omar
Pubblicazione: (2026)
Shubin calculi for actions of graded Lie groups
di: Ewert, Eske, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ewert, Eske, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Relation Between Pommaret and Janet Bases
di: Gerdt, Vladimir P.
Pubblicazione: (2000)
di: Gerdt, Vladimir P.
Pubblicazione: (2000)
Noncommutative $C^*$-algebra Net: Learning Neural Networks with Powerful Product Structure in $C^*$-algebra
di: Hataya, Ryuichiro, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hataya, Ryuichiro, et al.
Pubblicazione: (2023)
Derivation of resonance-based schemes via normal forms
di: Bruned, Yvain
Pubblicazione: (2025)
di: Bruned, Yvain
Pubblicazione: (2025)
Resonances and computations
di: Bruned, Yvain, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bruned, Yvain, et al.
Pubblicazione: (2025)
Noncommutative Cotlar identities for groups acting on tree-like structures
di: Gonzalez-Perez, Adrian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Gonzalez-Perez, Adrian, et al.
Pubblicazione: (2022)
Symmetric resonance based integrators and forest formulae
di: Bronsard, Yvonne Alama, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bronsard, Yvonne Alama, et al.
Pubblicazione: (2023)
Second-Generation Wavelet-inspired Tensor Product with Applications in Hyperspectral Imaging
di: Panchal, Aneesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Panchal, Aneesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Homogenization with Guaranteed Bounds via Primal-Dual Physically Informed Neural Networks
di: Gaynutdinova, Liya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gaynutdinova, Liya, et al.
Pubblicazione: (2025)
BridgeNet: A Hybrid, Physics-Informed Machine Learning Framework for Solving High-Dimensional Fokker-Planck Equations
di: Mirzabeigi, Elmira, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mirzabeigi, Elmira, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Quantum of Learning: Using Quaternion Algebra to Model Learning on Quantum Devices
di: Talebi, Sayed Pouria, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Talebi, Sayed Pouria, et al.
Pubblicazione: (2025)
Feature Importance and Explainability in Quantum Machine Learning
di: Power, Luke, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Power, Luke, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
Documenti analoghi
-
Meta-learning Loss Functions of Parametric Partial Differential Equations Using Physics-Informed Neural Networks
di: Koumpanakis, Michail, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Generalization Bounds for Physics-Informed Neural Networks for the Incompressible Navier-Stokes Equations
di: Andre-Sloan, Sebastien, et al.
Pubblicazione: (2026) -
An adaptive wavelet-based PINN for problems with localized high-magnitude source
di: Pandey, Himanshu, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Variational Quantum Framework for Partial Differential Equation Constrained Optimization
di: Surana, Amit, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Stiff Transfer Learning for Physics-Informed Neural Networks
di: Seiler, Emilien, et al.
Pubblicazione: (2025)