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研究用于自适应原位采样的引导信息在 PINNs 中的应用
通过对区域内一组残差函数的评估，物理信息神经网络 (PINNs) 提供了通过目标函数的最小化来获取偏微分方程和系统的近似解的方法。本文考虑了选择这些点的几种策略，并研究了它们对方法整体精度的影响，指出没有单一的 “最优” 方法，但我们展示了
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3 months ago
ICLR
PINNACLE: PINN 自适应网格划分和实验点选择
使用数据聚集和选择优化技术，Physics-Informed Neural Networks (PINNs) 与 Neural Tangent Kernel (NTK) 相结合的 PINN Adaptive ColLocation and
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3 months ago
良好的格训练：物理推断神经网络加速的数论
使用 GLT（good lattice training）技术来替代常用的均匀随机抽样或拉丁超立方抽样，减少了收敛点的数量，并降低了计算成本，同时保持了与这些方法相当的性能，加强了 PINNs（Physics-informed neural
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a year ago
神经符号偏微分方程求解器
本文提出了一种高度可扩展的策略，用于从现有的科学计算中的数值离散化来开发免网格神经符号偏微分方程求解器。该策略可用于有效地训练神经网络代理模型，以保留最先进数值求解器的精度和收敛特性，基于在一组随机配置点上使离散化的微分系统残差最小化来进行
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2 years ago
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