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Nov, 2023
非线性ODE的一次迁移学习
One-Shot Transfer Learning for Nonlinear ODEs
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Wanzhou Lei, Pavlos Protopapas, Joy Parikh
TL;DR
我们引入了一种可泛化方法，将摄动法和一次性迁移学习结合到物理信息神经网络（PINN）中，以解决具有单项式的非线性ODE问题。我们的方法将非线性ODE转化为线性ODE系统，在不同条件下训练PINN，并为同一非线性ODE类别中的新实例提供封闭式解。我们在Duffing方程上展示了这种方法的有效性，并提出了其在类似结构的PDE和ODE系统中的适用性。
Abstract
We introduce a generalizable approach that combines
perturbation method
and
one-shot transfer learning
to solve nonlinear
odes
with a sing
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