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adaptive sampling approaches
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数据驱动的物理信息神经网络:数字孪生视角
本研究从不同角度探索了物理信息神经网络在数字孪生中的潜力,包括验证自适应采样方法在免网格框架中的有效性、评估数据驱动的 PINN 框架的性能,验证其在参数化 Navier-Stokes 方程中的可扩展性,提出了多保真度的数据驱动 PINN
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6 months ago
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