Mar, 2024
用于刚性ODE系统的慢不变流形逼近的物理信息神经网络方法
A physics-informed neural network method for the approximation of slow
invariant manifolds for the general class of stiff systems of ODEs
TL;DR提出了一种物理信息神经网络(PINN)方法,用于发现ODEs的一般类别快慢动力系统的缓慢不变流形(SIMs),通过将向量场分解为快慢分量并提供底层SIM的闭合形式泛函的方法