Error analysis for learning fractional stochastic differential equations with applications in neural approximations
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Dehshiri, Mahdi, Martinez, Kerlyns, Viitasaari, Lauri |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A high-order recombination algorithm for weak approximation of stochastic differential equations
von: Ninomiya, Syoiti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ninomiya, Syoiti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Error analysis for empirical risk minimization over clipped ReLU networks in solving linear Kolmogorov partial differential equations
von: Xiao, Jichang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xiao, Jichang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learn and Verify: A Framework for Rigorous Verification of Physics-Informed Neural Networks
von: Tanaka, Kazuaki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tanaka, Kazuaki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Solving the inverse source problem of the fractional Poisson equation by MC-fPINNs
von: Sheng, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sheng, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Double-activation neural network for solving parabolic equations with time delay
von: Huang, Qiumei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Qiumei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
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)
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)
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)
Deep Operator BSDE: a Numerical Scheme to Approximate Solution Operators
von: Lozano, Pere Díaz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lozano, Pere Díaz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Event-Level Probabilistic Prediction of Extreme Rainfall over India Using Physics-Gated Latent Dynamics
von: Neelan, Arun Govind
Veröffentlicht: (2026)
von: Neelan, Arun Govind
Veröffentlicht: (2026)
Weak approximation of stochastic differential equations and application to derivative pricing
von: Ninomiya, Syoiti, et al.
Veröffentlicht: (2006)
von: Ninomiya, Syoiti, et al.
Veröffentlicht: (2006)
Computational homogenization for aerogel-like polydisperse open-porous materials using neural network--based surrogate models on the microscale
von: Klawonn, Axel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Klawonn, Axel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Theory of Non-Acyclic Generative Flow Networks
von: Brunswic, Leo Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Brunswic, Leo Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On explosion time in stochastic differential equations driven by fractional Brownian motion
von: Garzon, Johanna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Garzon, Johanna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A general framework for Krylov ODE residuals with applications to randomized Krylov methods
von: Krieger, Emil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Krieger, Emil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Discontinuous hybrid neural networks for the one-dimensional partial differential equations
von: Wang, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-Free Asymptotics-Informed Operator Networks for Singularly Perturbed PDEs
von: Lee, Jinsil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Jinsil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A convergent scheme for the Bayesian filtering problem based on the Fokker--Planck equation and deep splitting
von: Bågmark, Kasper, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bågmark, Kasper, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A multilevel Monte Carlo algorithm for SDEs driven by countably dimensional Wiener process and Poisson random measure
von: Sobieraj, Michał
Veröffentlicht: (2023)
von: Sobieraj, Michał
Veröffentlicht: (2023)
Computing k-means in mixed precision
von: Carson, Erin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Carson, Erin, 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)
Space-time parallel scaling of Parareal with a physics-informed Fourier Neural Operator coarse propagator applied to the Black-Scholes equation
von: Ibrahim, Abdul Qadir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ibrahim, Abdul Qadir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tensor Neural Network Based Machine Learning Method for Elliptic Multiscale Problems
von: Lin, Zhongshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Zhongshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine learning-based vorticity evolution and superresolution of homogeneous isotropic turbulence using wavelet projection
von: Asaka, Tomoki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Asaka, Tomoki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A framework of discontinuous Galerkin neural networks for iteratively approximating residuals
von: Yuan, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Operator Learning Using Random Features: A Tool for Scientific Computing
von: Nelsen, Nicholas H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nelsen, Nicholas H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Numerical solutions of ordinary differential equations using Spline-Integral Operator
von: Salgado, Gustavo H. O., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Salgado, Gustavo H. O., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Stabilized Physics Informed Neural Networks Method for Wave Equations
von: Jiao, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiao, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep-Picard Iteration for Space-time Fractional Diffusion PDEs
von: Zeng, Zhijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zeng, Zhijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Self-adaptive physics-informed neural network for forward and inverse problems in heterogeneous porous flow
von: Aziz, Md. Abdul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aziz, Md. Abdul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A discontinuous Galerkin plane wave neural network method for Helmholtz equation and Maxwell's equations
von: Yuan, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bayesian D-Optimal Experimental Designs via Column Subset Selection
von: Eswar, Srinivas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Eswar, Srinivas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A neural network method for scalar conservation laws with convergence rates for shock-wave solutions
von: Cao, Jiachuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cao, Jiachuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A forward scheme with machine learning for forward-backward SDEs with jumps by decoupling jumps
von: Kawai, Reiichiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kawai, Reiichiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
High-dimensional Bayesian filtering through deep density approximation
von: Bågmark, Kasper, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bågmark, Kasper, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nonlinear filtering based on density approximation and deep BSDE prediction
von: Bågmark, Kasper, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bågmark, Kasper, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RandNet-Parareal: a time-parallel PDE solver using Random Neural Networks
von: Gattiglio, Guglielmo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gattiglio, Guglielmo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Development and Analysis of Chien-Physics-Informed Neural Networks for Singular Perturbation Problems
von: Singh, Gautam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Singh, Gautam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Low-complexity Structured Neural Network to Realize States of Dynamical Systems
von: Aluvihare, Hansaka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aluvihare, Hansaka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Prediction of discretization of online GMsFEM using deep learning for Richards equation
von: Spiridonov, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Spiridonov, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
A high-order recombination algorithm for weak approximation of stochastic differential equations
von: Ninomiya, Syoiti, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Error analysis for empirical risk minimization over clipped ReLU networks in solving linear Kolmogorov partial differential equations
von: Xiao, Jichang, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Learn and Verify: A Framework for Rigorous Verification of Physics-Informed Neural Networks
von: Tanaka, Kazuaki, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Solving the inverse source problem of the fractional Poisson equation by MC-fPINNs
von: Sheng, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Double-activation neural network for solving parabolic equations with time delay
von: Huang, Qiumei, et al.
Veröffentlicht: (2024)