Aprendizaje de operadores solución de EDP con aproximación dispersa
Descubre cómo los métodos de aproximación dispersa reducen muestras para operadores de EDP, mejorando eficiencia e interpretabilidad
#operadores neuronales
Reformulación de Operadores Neuronales para Evolución de Embeddings en d+1
Reformulación de operadores neuronales en d+1 para mejorar la evolución de embeddings. Menor error en benchmarks como calor y Rayleigh-Taylor.
Operadores neuronales en d+1 dimensiones para evolución de embeddings
Descubre cómo una dimensión auxiliar en operadores neuronales mejora precisión en benchmarks de dinámica, logrando menor error L2 y generalización zero-shot.
Entrenamiento de operadores neuronales informados por la física para PDEs paramétricas
Aprende las claves del entrenamiento de operadores neuronales con física para PDEs. Comparativa de DeepONet, FNO y CViT con estrategias de optimización y balance de pérdidas.
Flow Learners para PDEs: hacia un paradigma física-a-física
Los Flow Learners alinean dinámica continua con IA para transformar la simulación de PDEs y cuantificar incertidumbre.
¿Son fiables los solucionadores híbridos de EDP basados en deep learning?
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Operadores Neuronales Basados en la Luz: Reflexión, Refracción y Dispersión
Descubre LiNO, un operador neuronal inspirado en la luz que reduce la complejidad espacial de cuadrática a lineal, mejorando la escalabilidad y el rendimiento en PDEs.
Corrigiendo el sesgo espectral en operadores neurales con difusión posterior
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EqGINO: Operadores Neuronales de Fourier con Geometría Equivariante para PDE 3D
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Operadores Neuronales de Haces Celulares para Modelado de PDEs con Restricciones
Operadores Neuronales de Haces Celulares ofrecen modelado sustituto de PDE con restricciones, preservando estructura para simulaciones en MHD y fusión.