May, 2023

PINNslope：物理知情神经网络在地震数据插值和局部斜率估计中的应用

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TL;DR利用物理知识神经网络 (PINN)，基于局部平面波差分方程和可用数据训练两个前馈神经网络，一个主网络用于重构地震数据，一个辅助网络估计相关的局部斜率。该方法有效地处理了非均匀采样的地震数据和数据中的大间隔，比传统的最小二乘反演方法和单个网络的 PINN 方法表现更好。通过引入一个估计局部斜率的第二个网络，同时插值混杂的数据，提高了主网络的重构能力和收敛行为，并通过额外的位置编码层使网络能够更快地收敛，提高了数据项的准确性。
seismic datavelocity modelsphysics informed neural networkinterpolationlocal plane waves
发现论文，激发创造
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    May, 2023

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    Jan, 2024

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    Aug, 2021

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    Aug, 2023

  • 基于物理信息的速率和状态故障摩擦的深度学习

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    Dec, 2023

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    Apr, 2023

  • 理解和减轻物理启发神经网络中的外推失败

    该研究详细调查了基于 PINNs 的外推行为，并提供了证据，通过分析解函数的傅里叶谱，表征了产生有利外推行为的 PDE，并展示了一种基于转移学习的策略，可将 PINNs 的外推误差降低高达 82％。

    Jun, 2023

  • 光谱偏差和内核任务对齐在物理信息神经网络中的应用

    物理信息神经网络是一种有效求解偏微分方程的新方法，通过理论框架将其与高斯过程回归等价，并推导出由其架构选择所引起的核项来增强其预测能力，并通过源项的谱分解量化其隐含偏差

    Jul, 2023

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    Nov, 2023

  • 使用基于物理信息的神经网络学习参数化 Navier-Stokes 方程的解

    我们利用物理信息神经网络（PINNs）来学习参数化 Navier-Stokes 方程（NSE）的解函数，并通过将参数作为 PINNs 的输入之一，将其与生成的数值解进行训练，以插值出一系列参数的解函数。通过比较不受约束的传统神经网络（NN）和考虑了 PDE 正则化的 PINNs 在流体力学预测上的效果，我们证明了我们提出的方法能够优化学习解函数，同时确保流体预测符合质量和动量守恒定律。

    Feb, 2024