A coupled Kolmogorov-Arnold Network and Level-Set framework for evolving interfaces
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Pande, Tarus, Minnikanti, V M S K, Karagadde, Shyamprasad |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
About optimal loss function for training physics-informed neural networks under respecting causality
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
How Can Deep Neural Networks Fail Even With Global Optima?
von: Guan, Qingguang
Veröffentlicht: (2024)
von: Guan, Qingguang
Veröffentlicht: (2024)
Are Two Hidden Layers Still Enough for the Physics-Informed Neural Networks?
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Approximation of the Basset force in the Maxey-Riley-Gatignol equations via universal differential equations
von: Sommer, Finn, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sommer, Finn, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Modular Deep Learning-based Approach for Diffuse Optical Tomography Reconstruction
von: Benfenati, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Benfenati, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural-HSS: Hierarchical Semi-Separable Neural PDE Solver
von: Sittoni, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sittoni, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Finite element analysis of very large bone models based on micro-CT scans
von: Martinez-Weissberg, Shani, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Martinez-Weissberg, Shani, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Preconditioned Born Series: A Metric-Matched Framework for Learning-based Preconditioners
von: Wang, Juntao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Juntao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Stabilized Physics Informed Neural Networks Method for Wave Equations
von: Jiao, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiao, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Vanilla Feedforward Neural Networks as a Discretization of Dynamical Systems
von: Duan, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Duan, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Minimum Width of Leaky-ReLU Neural Networks for Uniform Universal Approximation
von: Li, Li'ang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Li'ang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Reduced Order Modeling of Partial Differential Equations on Parameter-Dependent Domains Using Deep Neural Networks
von: Bukač, Martina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bukač, Martina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data Completion for Electrical Impedance Tomography by Conditional Diffusion Models
von: Chen, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fourier Residual Networks Achieve Spectral Accuracy for Discontinuous Functions
von: Davis, Owen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Davis, Owen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fredholm Neural Networks
von: Georgiou, Kyriakos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Georgiou, Kyriakos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep neural networks with ReLU, leaky ReLU, and softplus activation provably overcome the curse of dimensionality for Kolmogorov partial differential equations with Lipschitz nonlinearities in the $L^p$-sense
von: Ackermann, Julia, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ackermann, Julia, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Near-optimal learning of Banach-valued, high-dimensional functions via deep neural networks
von: Adcock, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Adcock, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Enabling Real-Time Training of a Wildfire-to-Smoke Map with Multilinear Operators
von: Morrow, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Morrow, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Physics aware machine learning for micromagnetic energy minimization: recent algorithmic developments
von: Schaffer, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schaffer, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Analysis of Iterative Deblurring: No Explicit Noise
von: Mamba, Sinethemba Neliswa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mamba, Sinethemba Neliswa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Error bounds for Physics Informed Neural Networks in Nonlinear Schrödinger equations placed on unbounded domains
von: Alejo, Miguel Á., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alejo, Miguel Á., et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the algorithmic construction of deep ReLU networks
von: Huybrechs, Daan
Veröffentlicht: (2025)
von: Huybrechs, Daan
Veröffentlicht: (2025)
Learning to Integrate
von: Ernst, Oliver G., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ernst, Oliver G., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Convergence of splitting methods on rotating grids for the magnetized Vlasov equation
von: Schild, Nils, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schild, Nils, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Spatio-temporal, multi-field deep learning of shock propagation in meso-structured media
von: Fernández-Godino, M. Giselle, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fernández-Godino, M. Giselle, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep neural networks with ReLU, leaky ReLU, and softplus activation provably overcome the curse of dimensionality for space-time solutions of semilinear partial differential equations
von: Ackermann, Julia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ackermann, Julia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Neumann-Neumann Acceleration with Coarse Space for Domain Decomposition of Extreme Learning Machines
von: Lee, Chang-Ock, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Chang-Ock, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Separable Physics-Informed Neural Networks for the solution of elasticity problems
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Physics-guided Full Waveform Inversion using Encoder-Solver Convolutional Neural Networks
von: Goren, Matan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Goren, Matan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A network based approach for unbalanced optimal transport on surfaces
von: Pan, Jiangong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pan, Jiangong, 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)
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)
Understanding the geometry of deep learning with decision boundary volume
von: Burfitt, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Burfitt, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Computing equivariant matrices on homogeneous spaces for Geometric Deep Learning and Automorphic Lie Algebras
von: Knibbeler, Vincent
Veröffentlicht: (2023)
von: Knibbeler, Vincent
Veröffentlicht: (2023)
A generalized reduction scheme for the Stochastic Weighted Particle Method
von: Goeckner, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Goeckner, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On The Convergence of the Discretized Linear Static State-Based Peridynamic Equations
von: Pflug, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pflug, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Robust error estimates of PINN in one-dimensional boundary value problems for linear elliptic equations
von: Yoo, Jihahm, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yoo, Jihahm, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Symplectic integrators for second-order linear non-autonomous equations
von: Bader, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2017)
von: Bader, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2017)
Rigorous High-Order Hausdorff Dimension Estimation of Limit Sets of Continued Fraction Iterated Function Systems via B-Splines
von: Brown, Jacob
Veröffentlicht: (2026)
von: Brown, Jacob
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
About optimal loss function for training physics-informed neural networks under respecting causality
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2023) -
How Can Deep Neural Networks Fail Even With Global Optima?
von: Guan, Qingguang
Veröffentlicht: (2024) -
Are Two Hidden Layers Still Enough for the Physics-Informed Neural Networks?
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2024) -
About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks
von: Es'kin, Vasiliy A., et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Approximation of the Basset force in the Maxey-Riley-Gatignol equations via universal differential equations
von: Sommer, Finn, et al.
Veröffentlicht: (2026)