Feb, 2018
使用人工神经网络求解高维过渡函数
Solving for high dimensional committor functions using artificial neural
networks
TL;DR本文提出了一种基于人工神经网络的方法来研究随机过程之间的转换，并针对转移路径理论的核心对象：符合高维 Fokker-Planck 方程的 committor 函数，提出了数值方案。通过使用这个方法，可以通过随机算法来优化神经网络权重以获得近似值。数值实例表明，可以在高维问题中获得适度的精度。