Jun, 2023
基于物理约束的卷积神经网络方法，超分辨率重建偏微分方程中的稀疏观测
Super-resolving sparse observations in partial differential equations: A
physics-constrained convolutional neural network approach
TL;DR本文提出了一种基于物理约束的卷积神经网络（PC-CNN），用于从稀疏观测解推断具有空间时间非线性偏微分方程的高分辨率解，展示了对于一个高维的、有精细空间时间尺度的混沌湍流运动的结果，并且通过在CNN中约束先前的物理知识，可以推断出未解决的物理动态，无需在训练中使用高分辨率数据集，从而为实验数据和低分辨率模拟提供了超分辨率的机会。