Feb, 2024
RBF-PINN：物理知情神经网络中的非傅里叶位置嵌入
RBF-PINN: Non-Fourier Positional Embedding in Physics-Informed Neural
Networks
TL;DR基于物理约束的神经网络（PINNs）的研究中，我们发现来自更广泛的神经表示研究的特征映射往往被忽视，我们强调了在特定情况下经常使用的基于Fourier的特征映射的局限性，并建议使用条件正定的径向基函数，我们的实证发现证明了我们的方法在多种正向和反向问题案例中的有效性，我们的方法可以无缝地集成到基于坐标的输入神经网络中，并为PINNs研究的更广泛领域做出贡献。