Buchumschlag

A Randomized PDE Energy driven Iterative Framework for Efficient and Stable PDE Solutions

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Bing, Yi, Ran, Zheng, Jinyang, Fu, Long, Liu, Xiang, Peng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Computational Physics
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

CodePDE: An Inference Framework for LLM-driven PDE Solver Generation
von: Li, Shanda, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Small Models, Strong Priors: Architectural Inductive Bias for Parameter-Efficient Neural PDE Solvers
von: Sankaran, Shyam, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generative Neural Reparameterization for Differentiable PDE-constrained Optimization
von: Joglekar, Archis S.
Veröffentlicht: (2024)

MORPH: PDE Foundation Models with Arbitrary Data Modality
von: Rautela, Mahindra Singh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Neural PDE Solvers with Conservation and Similarity-Equivariance
von: Horie, Masanobu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unisolver: PDE-Conditional Transformers Towards Universal Neural PDE Solvers
von: Zhou, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LieSolver: A PDE-constrained solver for IBVPs using Lie symmetries
von: Klausen, René P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

When Attention Beats Fourier: Multi-Scale Transformers for PDE Solving on Irregular Domains
von: Yee, Brandon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VideoPDE: Unified Generative PDE Solving via Video Inpainting Diffusion Models
von: Li, Edward, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DiffusionPDE: Generative PDE-Solving Under Partial Observation
von: Huang, Jiahe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

KO: Kinetics-inspired Neural Optimizer with PDE Simulation Approaches
von: Feng, Mingquan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Synergizing Kolmogorov-Arnold Networks with Dynamic Adaptive Weighting for High-Frequency and Multi-Scale PDE Solutions
von: Chen, Guokan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Where to Add PDE Diffusion in Transformers
von: Zhang, Yukun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On conditional diffusion models for PDE simulations
von: Shysheya, Aliaksandra, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physics-Informed Distillation of Diffusion Models for PDE-Constrained Generation
von: Zhang, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PhyMPGN: Physics-encoded Message Passing Graph Network for spatiotemporal PDE systems
von: Zeng, Bocheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Uniform to Adaptive: General Skip-Block Mechanisms for Efficient PDE Neural Operators
von: Liu, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Active Learning for Neural PDE Solvers
von: Musekamp, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CALM-PDE: Continuous and Adaptive Convolutions for Latent Space Modeling of Time-dependent PDEs
von: Hagnberger, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Randomness and signal propagation in physics-informed neural networks (PINNs): A neural PDE perspective
von: Tucny, Jean-Michel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Noisy PDE Training Requires Bigger PINNs
von: Andre-Sloan, Sebastien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LE-PDE++: Mamba for accelerating PDEs Simulations
von: Liang, Aoming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Space-Time Continuous PDE Forecasting using Equivariant Neural Fields
von: Knigge, David M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Direct Learning of Calibration-Aware Uncertainty for Neural PDE Surrogates
von: Brito, Carlos Stein
Veröffentlicht: (2026)

SFO: Learning PDE Operators via Spectral Filtering
von: Koren, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Flow marching for a generative PDE foundation model
von: Chen, Zituo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tensor-Compressed and Fully-Quantized Training of Neural PDE Solvers
von: Lu, Jinming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generative Latent Neural PDE Solver using Flow Matching
von: Li, Zijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ambient Physics: Training Neural PDE Solvers with Partial Observations
von: Majid, Harris Abdul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Operator Learning with Domain Decomposition for Geometry Generalization in PDE Solving
von: Huang, Jianing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stable spectral neural operator for learning stiff PDE systems from limited data
von: Zhang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CATO: Charted Attention for Neural PDE Operators
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Continuous-Time Attention: PDE-Guided Mechanisms for Long-Sequence Transformers
von: Zhang, Yukun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conditional Clifford-Steerable CNNs with Complete Kernel Basis for PDE Modeling
von: Szarvas, Bálint László, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Basis to Basis: Gaussian Particle Representation for Interpretable PDE Operators
von: Li, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Structure-Aware Epistemic Uncertainty Quantification for Neural Operator PDE Surrogates
von: Song, Haoze, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Di-BiLPS: Denoising induced Bidirectional Latent-PDE-Solver under Sparse Observations
von: Li, Zhonghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PDEfuncta: Spectrally-Aware Neural Representation for PDE Solution Modeling
von: Jo, Minju, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PeSANet: Physics-encoded Spectral Attention Network for Simulating PDE-Governed Complex Systems
von: Wan, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Generalizable PDE Dynamics Forecasting via Physics-Guided Invariant Learning
von: Li, Siyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)