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Mar, 2021
自适应网格细化的强化学习
Reinforcement Learning for Adaptive Mesh Refinement
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Jiachen Yang, Tarik Dzanic, Brenden Petersen, Jun Kudo, Ketan Mittal...
TL;DR
本研究提出一种新的有限元自适应网格细化方法,将其视为马尔可夫决策过程,并应用深度强化学习进行训练,从而解决了传统方法对瞬时误差估计的依赖问题,并通过静态函数估计和时间依赖方程等实验验证了该方法的可行性和有效性。
Abstract
Large-scale
finite element simulations
of complex physical systems governed by
partial differential equations
crucially depend on
adaptive mesh r
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