CATO: Charted Attention for Neural PDE Operators
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Cheng, Chun-Wun, Wang, Sifan, Schönlieb, Carola-Bibiane, Aviles-Rivero, Angelica I. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
SpectraKAN: Conditioning Spectral Operators
par: Cheng, Chun-Wun, et autres
Publié: (2026)
par: Cheng, Chun-Wun, et autres
Publié: (2026)
PDE Solvers Should Be Local: Fast, Stable Rollouts with Learned Local Stencils
par: Cheng, Chun-Wun, et autres
Publié: (2025)
par: Cheng, Chun-Wun, et autres
Publié: (2025)
Mamba Neural Operator: Who Wins? Transformers vs. State-Space Models for PDEs
par: Cheng, Chun-Wun, et autres
Publié: (2024)
par: Cheng, Chun-Wun, et autres
Publié: (2024)
HAMLET: Graph Transformer Neural Operator for Partial Differential Equations
par: Bryutkin, Andrey, et autres
Publié: (2024)
par: Bryutkin, Andrey, et autres
Publié: (2024)
Graph Neural Regularizers for PDE Inverse Problems
par: Lauga, William, et autres
Publié: (2025)
par: Lauga, William, et autres
Publié: (2025)
Multi-Level Monte Carlo Training of Neural Operators
par: Rowbottom, James, et autres
Publié: (2025)
par: Rowbottom, James, et autres
Publié: (2025)
Beyond Loss Guidance: Using PDE Residuals as Spectral Attention in Diffusion Neural Operators
par: Sawhney, Medha, et autres
Publié: (2025)
par: Sawhney, Medha, et autres
Publié: (2025)
Expressivity of Bi-Lipschitz Normalizing Flows: A Score-Based Diffusion Perspective
par: Iske, Meira, et autres
Publié: (2026)
par: Iske, Meira, et autres
Publié: (2026)
Data-driven approaches to inverse problems
par: Schönlieb, Carola-Bibiane, et autres
Publié: (2025)
par: Schönlieb, Carola-Bibiane, et autres
Publié: (2025)
Inverse Evolution Layers: Physics-informed Regularizers for Deep Neural Networks
par: Liu, Chaoyu, et autres
Publié: (2023)
par: Liu, Chaoyu, et autres
Publié: (2023)
Deep Network Trainability via Persistent Subspace Orthogonality
par: Massucco, Alex, et autres
Publié: (2025)
par: Massucco, Alex, et autres
Publié: (2025)
Unisolver: PDE-Conditional Transformers Towards Universal Neural PDE Solvers
par: Zhou, Hang, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Hang, et autres
Publié: (2024)
CFO: Learning Continuous-Time PDE Dynamics via Flow-Matched Neural Operators
par: Hou, Xianglong, et autres
Publié: (2025)
par: Hou, Xianglong, et autres
Publié: (2025)
When is a System Discoverable from Data? Discovery Requires Chaos
par: Shumaylov, Zakhar, et autres
Publié: (2025)
par: Shumaylov, Zakhar, et autres
Publié: (2025)
Christoffel-DPS: Optimal sensor placement in diffusion posterior sampling for arbitrary distributions
par: Rowbottom, James, et autres
Publié: (2026)
par: Rowbottom, James, et autres
Publié: (2026)
Approximation theory for 1-Lipschitz ResNets
par: Murari, Davide, et autres
Publié: (2025)
par: Murari, Davide, et autres
Publié: (2025)
Muon is Not That Special: Random or Inverted Spectra Work Just as Well
par: Shumaylov, Zakhar, et autres
Publié: (2026)
par: Shumaylov, Zakhar, et autres
Publié: (2026)
Better Neural PDE Solvers Through Data-Free Mesh Movers
par: Hu, Peiyan, et autres
Publié: (2023)
par: Hu, Peiyan, et autres
Publié: (2023)
Hamiltonian Matching for Symplectic Neural Integrators
par: Canizares, Priscilla, et autres
Publié: (2024)
par: Canizares, Priscilla, et autres
Publié: (2024)
Deep Block Proximal Linearised Minimisation Algorithm for Non-convex Inverse Problems
par: Huang, Chaoyan, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Chaoyan, et autres
Publié: (2024)
Product Interaction: An Algebraic Formalism for Deep Learning Architectures
par: Dong, Haonan, et autres
Publié: (2026)
par: Dong, Haonan, et autres
Publié: (2026)
Moving Sampling Physics-informed Neural Networks induced by Moving Mesh PDE
par: Yang, Yu, et autres
Publié: (2023)
par: Yang, Yu, et autres
Publié: (2023)
Lie Algebra Canonicalization: Equivariant Neural Operators under arbitrary Lie Groups
par: Shumaylov, Zakhar, et autres
Publié: (2024)
par: Shumaylov, Zakhar, et autres
Publié: (2024)
PDE Generalization of In-Context Operator Networks: A Study on 1D Scalar Nonlinear Conservation Laws
par: Yang, Liu, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Liu, et autres
Publié: (2024)
Don't Fix the Basis -- Learn It: Spectral Representation with Adaptive Basis Learning for PDEs
par: Zhao, Xuxiang, et autres
Publié: (2026)
par: Zhao, Xuxiang, et autres
Publié: (2026)
Accelerating Data Generation for Neural Operators via Krylov Subspace Recycling
par: Wang, Hong, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Hong, et autres
Publié: (2024)
Bilevel Hypergraph Networks for Multi-Modal Alzheimer's Diagnosis
par: Aviles-Rivero, Angelica I., et autres
Publié: (2024)
par: Aviles-Rivero, Angelica I., et autres
Publié: (2024)
Deep Learning-Enhanced Preconditioning for Efficient Conjugate Gradient Solvers in Large-Scale PDE Systems
par: Li, Rui, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Rui, et autres
Publié: (2024)
Neural Operators with Localized Integral and Differential Kernels
par: Liu-Schiaffini, Miguel, et autres
Publié: (2024)
par: Liu-Schiaffini, Miguel, et autres
Publié: (2024)
Autoregression-Free Neural Operators for Time-Dependent PDEs
par: Zhang, Jiaquan, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Jiaquan, et autres
Publié: (2026)
Monte Carlo-Type Neural Operator for Differential Equations
par: Choutri, Salah Eddine, et autres
Publié: (2025)
par: Choutri, Salah Eddine, et autres
Publié: (2025)
Kinetic-based regularization: Learning spatial derivatives and PDE applications
par: Ganguly, Abhisek, et autres
Publié: (2026)
par: Ganguly, Abhisek, et autres
Publié: (2026)
When Attention Beats Fourier: Multi-Scale Transformers for PDE Solving on Irregular Domains
par: Yee, Brandon, et autres
Publié: (2026)
par: Yee, Brandon, et autres
Publié: (2026)
P$^2$C$^2$Net: PDE-Preserved Coarse Correction Network for efficient prediction of spatiotemporal dynamics
par: Wang, Qi, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Qi, et autres
Publié: (2024)
AutoNumerics: An Autonomous, PDE-Agnostic Multi-Agent Pipeline for Scientific Computing
par: Du, Jianda, et autres
Publié: (2026)
par: Du, Jianda, et autres
Publié: (2026)
Learning Semilinear Neural Operators : A Unified Recursive Framework For Prediction And Data Assimilation
par: Singh, Ashutosh, et autres
Publié: (2024)
par: Singh, Ashutosh, et autres
Publié: (2024)
CodePDE: An Inference Framework for LLM-driven PDE Solver Generation
par: Li, Shanda, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Shanda, et autres
Publié: (2025)
Deep Spectral Prior
par: Cheng, Yanqi, et autres
Publié: (2025)
par: Cheng, Yanqi, et autres
Publié: (2025)
Principled Approaches for Extending Neural Architectures to Function Spaces for Operator Learning
par: Berner, Julius, et autres
Publié: (2025)
par: Berner, Julius, et autres
Publié: (2025)
Latent Neural Operator for Solving Forward and Inverse PDE Problems
par: Wang, Tian, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Tian, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
SpectraKAN: Conditioning Spectral Operators
par: Cheng, Chun-Wun, et autres
Publié: (2026) -
PDE Solvers Should Be Local: Fast, Stable Rollouts with Learned Local Stencils
par: Cheng, Chun-Wun, et autres
Publié: (2025) -
Mamba Neural Operator: Who Wins? Transformers vs. State-Space Models for PDEs
par: Cheng, Chun-Wun, et autres
Publié: (2024) -
HAMLET: Graph Transformer Neural Operator for Partial Differential Equations
par: Bryutkin, Andrey, et autres
Publié: (2024) -
Graph Neural Regularizers for PDE Inverse Problems
par: Lauga, William, et autres
Publié: (2025)