Randomized Neural Networks for Partial Differential Equation on Static and Evolving Surfaces
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Sun, Jingbo, Wang, Fei |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Random Neural Network Expressivity for Non-Linear Partial Differential Equations
di: Mehmood, Muhammed Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mehmood, Muhammed Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
Randomized Neural Networks for Integro-Differential Equations with Application to Neutron Transport
di: Dang, Haoning, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dang, Haoning, et al.
Pubblicazione: (2026)
Physics-embedded Fourier Neural Network for Partial Differential Equations
di: Xu, Qingsong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Qingsong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Solving Partial Differential Equations with Random Feature Models
di: Liao, Chunyang
Pubblicazione: (2024)
di: Liao, Chunyang
Pubblicazione: (2024)
HAMLET: Graph Transformer Neural Operator for Partial Differential Equations
di: Bryutkin, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bryutkin, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
Local Randomized Neural Networks with Discontinuous Galerkin Methods for KdV-type and Burgers Equations
di: Sun, Jingbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Jingbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Chebyshev Spectral Neural Networks for Solving Partial Differential Equations
di: Yin, Pengsong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yin, Pengsong, 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)
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)
Structure-preserving Randomized Neural Networks for Incompressible Magnetohydrodynamics Equations
di: Li, Yunlong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Yunlong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scale-Consistent Learning for Partial Differential Equations
di: Li, Zongyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zongyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Newton Informed Neural Operator for Computing Multiple Solutions of Nonlinear Partials Differential Equations
di: Hao, Wenrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hao, Wenrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalization Limits of In-Context Operator Networks for Higher-Order Partial Differential Equations
di: Mahowald, Jamie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mahowald, Jamie, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
Automatic Differentiation is Essential in Training Neural Networks for Solving Differential Equations
di: Chen, Chuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Chuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Parallel Spectral Neural Operators for Solving Partial Differential Equations with Enhanced Low-Frequency Learning Capability
di: Ma, Qinglong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Qinglong, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
Towards a Foundation Model for Partial Differential Equations: Multi-Operator Learning and Extrapolation
di: Sun, Jingmin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Jingmin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Mechanistic Neural Networks for Differential Equations and Machine Learning
di: Chen, Jiale, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Jiale, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Supervised Learning with Lie Symmetries for Partial Differential Equations
di: Mialon, Grégoire, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mialon, Grégoire, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adaptive-Distribution Randomized Neural Networks for PDEs: A Low-Dimensional Distribution-Learning Framework
di: Yang, You, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, You, et al.
Pubblicazione: (2026)
Neural Quantum Spectral Operator Learning for Solving Partial Differential Equations
di: Kim, Chanyoung, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Chanyoung, et al.
Pubblicazione: (2026)
Finite Expression Method for Solving High-Dimensional Partial Differential Equations
di: Liang, Senwei, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liang, Senwei, et al.
Pubblicazione: (2022)
BEACONS: Bounded-Error, Algebraically-Composable Neural Solvers for Partial Differential Equations
di: Gorard, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gorard, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2026)
AE-ViT: Stable Long-Horizon Parametric Partial Differential Equations Modeling
di: Mikuš, Iva, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mikuš, Iva, et al.
Pubblicazione: (2026)
FBSJNN: A Theoretically Interpretable and Efficiently Deep Learning method for Solving Partial Integro-Differential Equations
di: Ye, Zaijun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ye, Zaijun, et al.
Pubblicazione: (2024)
DeepONet for Solving Nonlinear Partial Differential Equations with Physics-Informed Training
di: Yang, Yahong
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yahong
Pubblicazione: (2024)
Solving High-Dimensional Partial Integral Differential Equations: The Finite Expression Method
di: Hardwick, Gareth, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hardwick, Gareth, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Natural Primal-Dual Hybrid Gradient Method for Adversarial Neural Network Training on Solving Partial Differential Equations
di: Liu, Shu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Shu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data-Driven Self-Supervised Learning for the Discovery of Solution Singularity for Partial Differential Equations
di: Cai, Difeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cai, Difeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive-Growth Randomized Neural Networks for Level-Set Computation of Multivalued Nonlinear First-Order PDEs with Hyperbolic Characteristics
di: Dang, Haoning, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dang, Haoning, et al.
Pubblicazione: (2026)
Muti-Fidelity Prediction and Uncertainty Quantification with Laplace Neural Operators for Parametric Partial Differential Equations
di: Zheng, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Component Fourier Neural Operator for Singularly Perturbed Differential Equations
di: Li, Ye, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Ye, 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)
Variational (Energy-Based) Spectral Learning: A Machine Learning Framework for Solving Partial Differential Equations
di: Hammad, M. M.
Pubblicazione: (2026)
di: Hammad, M. M.
Pubblicazione: (2026)
A Gaussian Process Framework for Solving Forward and Inverse Problems Involving Nonlinear Partial Differential Equations
di: Mora, Carlos, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mora, Carlos, et al.
Pubblicazione: (2024)
Parameter Inference based on Gaussian Processes Informed by Nonlinear Partial Differential Equations
di: Li, Zhaohui, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Li, Zhaohui, et al.
Pubblicazione: (2022)
Randomly Pivoted Partial Cholesky: Random How?
di: Steinerberger, Stefan
Pubblicazione: (2024)
di: Steinerberger, Stefan
Pubblicazione: (2024)
PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations
di: Lorsung, Cooper, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lorsung, Cooper, et al.
Pubblicazione: (2024)
General-Kindred Physics-Informed Neural Network to the Solutions of Singularly Perturbed Differential Equations
di: Wang, Sen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Sen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Random Neural Network Expressivity for Non-Linear Partial Differential Equations
di: Mehmood, Muhammed Ali, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Randomized Neural Networks for Integro-Differential Equations with Application to Neutron Transport
di: Dang, Haoning, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Physics-embedded Fourier Neural Network for Partial Differential Equations
di: Xu, Qingsong, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Solving Partial Differential Equations with Random Feature Models
di: Liao, Chunyang
Pubblicazione: (2024) -
HAMLET: Graph Transformer Neural Operator for Partial Differential Equations
di: Bryutkin, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2024)