TENG-BC: Unified Time-Evolving Natural Gradient for Neural PDE Solvers with General Boundary Conditions
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Jiang, Hongjie, Luo, Di |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
TENG: Time-Evolving Natural Gradient for Solving PDEs With Deep Neural Nets Toward Machine Precision
di: Chen, Zhuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Zhuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unisolver: PDE-Conditional Transformers Towards Universal Neural PDE Solvers
di: Zhou, Hang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Hang, et al.
Pubblicazione: (2024)
GEPS: Boosting Generalization in Parametric PDE Neural Solvers through Adaptive Conditioning
di: Koupaï, Armand Kassaï, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Koupaï, Armand Kassaï, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Learning for Neural PDE Solvers with Sparse Data
di: Gong, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gong, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Mesh-Quantization for Neural PDE Solvers
di: Dool, Winfried van den, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dool, Winfried van den, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pre-Generating Multi-Difficulty PDE Data for Few-Shot Neural PDE Solvers
di: Choudhary, Naman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Choudhary, Naman, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generative Latent Neural PDE Solver using Flow Matching
di: Li, Zijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flowers: A Warp Drive for Neural PDE Solvers
di: Muser, Till, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Muser, Till, et al.
Pubblicazione: (2026)
Inverse Evolution Data Augmentation for Neural PDE Solvers
di: Liu, Chaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Chaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hamiltonian Neural PDE Solvers through Functional Approximation
di: Zhou, Anthony, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Anthony, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Neural PDE Solvers with Convergence Guarantees
di: Hsieh, Jun-Ting, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Hsieh, Jun-Ting, et al.
Pubblicazione: (2019)
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)
Quantifying Training Difficulty and Accelerating Convergence in Neural Network-Based PDE Solvers
di: Chen, Chuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Chuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
FreqMoE: Dynamic Frequency Enhancement for Neural PDE Solvers
di: Chen, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
INC: An Indirect Neural Corrector for Auto-Regressive Hybrid PDE Solvers
di: Wei, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Ambient Physics: Training Neural PDE Solvers with Partial Observations
di: Majid, Harris Abdul, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Majid, Harris Abdul, et al.
Pubblicazione: (2026)
Blending Neural Operators and Relaxation Methods in PDE Numerical Solvers
di: Zhang, Enrui, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhang, Enrui, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Neural-preconditioned Poisson Solver for Mixed Dirichlet and Neumann Boundary Conditions
di: Lan, Kai Weixian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lan, Kai Weixian, et al.
Pubblicazione: (2023)
PDE-SHARP: PDE Solver Hybrids through Analysis and Refinement Passes
di: Fazliani, Shaghayegh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fazliani, Shaghayegh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Active Learning for Neural PDE Solvers
di: Musekamp, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Musekamp, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Neural PDE Solvers via Spatio-Temporal MeanFlow
di: Bai, Hanru, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bai, Hanru, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning a Neural Solver for Parametric PDE to Enhance Physics-Informed Methods
di: Boudec, Lise Le, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Boudec, Lise Le, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dynamical Measure Transport and Neural PDE Solvers for Sampling
di: Sun, Jingtong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Jingtong, et al.
Pubblicazione: (2024)
DGNN: A Neural PDE Solver Induced by Discontinuous Galerkin Methods
di: Chen, Guanyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Guanyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
CodePDE: An Inference Framework for LLM-driven PDE Solver Generation
di: Li, Shanda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Shanda, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tensor-Compressed and Fully-Quantized Training of Neural PDE Solvers
di: Lu, Jinming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Jinming, et al.
Pubblicazione: (2025)
One Operator to Rule Them All? On Boundary-Indexed Operator Families in Neural PDE Solvers
di: Shikhman, Lennon J.
Pubblicazione: (2026)
di: Shikhman, Lennon J.
Pubblicazione: (2026)
Beyond Accuracy: EcoL2 Metric for Sustainable Neural PDE Solvers
di: Kapoor, Taniya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kapoor, Taniya, et al.
Pubblicazione: (2025)
MD-PNOP: Equation-Recast Neural Operators for Minimal-Data Extrapolation and PDE Solver Acceleration
di: Cheng, Qiyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Qiyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalized Tangent Kernel: A Unified Geometric Foundation for Natural Gradient and Standard Gradient
di: Bai, Qinxun, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bai, Qinxun, et al.
Pubblicazione: (2022)
Physics-Informed Gaussian Process Regression Generalizes Linear PDE Solvers
di: Pförtner, Marvin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Pförtner, Marvin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Better Neural PDE Solvers Through Data-Free Mesh Movers
di: Hu, Peiyan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, Peiyan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Graph Neural PDE Solvers with Conservation and Similarity-Equivariance
di: Horie, Masanobu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Horie, Masanobu, et al.
Pubblicazione: (2024)
URS: A Unified Neural Routing Solver for Cross-Problem Zero-Shot Generalization
di: Zhou, Changliang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Changliang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Universal Solvers: Using PGD Attack in Active Learning to Increase Generalizability of Neural Operators as Knowledge Distillation from Numerical PDE Solvers
di: Sun, Yifei
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Yifei
Pubblicazione: (2025)
Experimental Demonstration of an Optical Neural PDE Solver via On-Chip PINN Training
di: Zhao, Yequan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Yequan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Monte Carlo Neural PDE Solver for Learning PDEs via Probabilistic Representation
di: Zhang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
PolicyEvolve: Evolving Programmatic Policies by LLMs for multi-player games via Population-Based Training
di: Lv, Mingrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lv, Mingrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural PDE Solvers with Physics Constraints: A Comparative Study of PINNs, DRM, and WANs
di: Chen, Jiakang
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Jiakang
Pubblicazione: (2025)
Learning Under Laws: A Constraint-Projected Neural PDE Solver that Eliminates Hallucinations
di: Singha, Mainak
Pubblicazione: (2025)
di: Singha, Mainak
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
TENG: Time-Evolving Natural Gradient for Solving PDEs With Deep Neural Nets Toward Machine Precision
di: Chen, Zhuo, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Unisolver: PDE-Conditional Transformers Towards Universal Neural PDE Solvers
di: Zhou, Hang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
GEPS: Boosting Generalization in Parametric PDE Neural Solvers through Adaptive Conditioning
di: Koupaï, Armand Kassaï, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Adversarial Learning for Neural PDE Solvers with Sparse Data
di: Gong, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Adaptive Mesh-Quantization for Neural PDE Solvers
di: Dool, Winfried van den, et al.
Pubblicazione: (2025)