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PDE Surrogate Modeling

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Erwin: A Tree-based Hierarchical Transformer for Large-scale Physical Systems

Deep Operator Networks for Bayesian Parameter Estimation in PDEs

Aero-Nef: Neural Fields for Rapid Aircraft Aerodynamics Simulations

Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired Neural Networks for the 3D microstructure evolution of materials via Cahn-Hilliard flow

Learning to Predict Structural Vibrations

Scalable Transformer for PDE Surrogate Modeling

Learning Neural PDE Solvers with Parameter-Guided Channel Attention

Convolutional Neural Operators for robust and accurate learning of PDEs

Towards Multi-spatiotemporal-scale Generalized PDE Modeling

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.