Sep, 2022

Phy-Taylor：基于物理模型的深度神经网络

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TL;DR该论文提出了一个基于物理模型的深度神经网络框架（Phy-Taylor），该框架主要包括物理兼容神经网络（PhN）和物理引导神经网络编辑机制。PhN 通过引入泰勒级数展开的单项式，捕获物理相关的非线性，Phy-Taylor 具有较少的参数，加快训练过程，提供了更好的模型鲁棒性和准确性。
发现论文，激发创造
  • 运用物理引导的生成对抗网络学习物理模型

    本文讨论了如何使用物理引导生成对抗网络（PG-GAN）来解决深度神经网络输出不满足物理方程问题的方法。

    Apr, 2023

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    Sep, 2021

  • 物理信息多 LSTM 网络用于非线性结构模型化

    本文介绍了一种基于物理知识的深度学习框架，其利用少量数据对非线性结构系统进行元建模，并成功演示了其对复杂结构的精确预测性能。

    Feb, 2020

  • 基于物理信息的 RNN-DCT 网络用于时间依赖偏微分方程

    本文提出了一种新颖的基于物理信息的神经网络框架，用于解决时间依赖偏微分方程，利用离散余弦变换对空间频率进行编码，再利用循环神经网络处理时间演化，从而实现对问题的时空动态的潜在表达，提高了物理相关模型的效率和灵活性，并在 Navier-Stokes 方程的 Taylor-Green 涡旋解上实现了最先进的性能。

    Feb, 2022

  • 物理引导的神经网络（PGNN）：在湖泊温度建模中的应用

    本论文介绍了一种将物理学 - 基于模型的知识与神经网络相结合的框架，被称为物理引导的神经网络（PGNN），在混合建模设置中利用物理模型模拟的输出和观察特征，借助神经网络体系结构生成预测。此框架使用物理基础的损失函数在神经网络的学习目标中，以确保模型预测不仅在训练集上显示较低的误差，而且在未标记的集合上与已知的物理学保持科学一致性。通过以科学知识指导神经网络的构建和学习，我们能够证明所提出的框架确保了更好的泛化能力和结果的科学一致性。

    Oct, 2017

  • 物理信息分段线性神经网络的过程优化

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    Feb, 2023

  • 物理启发的深度学习（第一部分）：非线性偏微分方程的数据驱动解决方案

    本文介绍物理学知情神经网络，它们被训练来解决监督式学习任务，同时遵守由概括非线性偏微分方程组的任何物理法则。

    Nov, 2017

  • 物理引导的机器学习在科学探索中的应用：模拟湖水温度剖面

    本文提出了一种物理引导递归神经网络模型（PGRNN），它根据物理学模型和机器学习模型相结合，明确提出物理模型的局限性并提出了一种新的改进方法，该方法能够更好地预测实际现象。

    Jan, 2020

  • 物理知识指导的深度学习（第二部分）：基于数据发现非线性偏微分方程

    本文介绍了物理知识启发的神经网络，依据偏微分方程描述的物理学定律进行训练。本文第二部分聚焦于基于数据驱动的偏微分方程发现问题，并介绍了两类算法，即连续时间和离散时间模型。本方法在包括守恒定理、不可压缩流体流动和非线性浅水波传播等多个数学物理基准问题上的有效性得到了证明。

    Nov, 2017

  • 纠正物理命名神经网络中的模型规范错误

    给定一些稀疏和 / 或嘈杂的数据，本文提出了一种纠正 PINNs 中模型错误的通用方法，使用其他深度神经网络 (DNNs) 建模模型偏差和观测数据之间的差异，从而扩展了 PINNs 在未知物理过程的复杂系统中发现规律方程的应用。

    Oct, 2023