Learning unbounded-domain spatiotemporal differential equations using adaptive spectral methods
Rapidly developing machine learning methods have stimulated research interest in computationally reconstructing differential equations (DEs) from observational data, providing insight into the underlying mechanistic models. In this paper, we propose a new neural-ODE-based method that spectrally expa...
প্রধান লেখক: | Xia, M, Li, X, Shen, Q, Chou, T |
---|---|
বিন্যাস: | Journal article |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
Springer
2024
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Spectrally adapted physics-informed neural networks for solving unbounded domain problems
অনুযায়ী: Mingtao Xia, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2023-01-01) -
Efficient hermite spectral-galerkin methods for nonlocal diffusion equations in unbounded domains
অনুযায়ী: Li, Huiyuan, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2023) -
Efficient mapped spectral methods for unbounded and exterior domains
অনুযায়ী: Batubara, Johan
প্রকাশিত: (2008) -
Fourier spectral method for the fractional-in-space coupled Whitham–Broer–Kaup equations on unbounded domain
অনুযায়ী: Zhao Li-Fang, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2024-08-01) -
Rational spectral methods for PDEs involving fractional Laplacian in unbounded domains
অনুযায়ী: Tang, Tao, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2020)