forward and inverse problems | BriefGPT

关键词forward and inverse problems

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基于对称群的域分解以增强用于求解偏微分方程的基于物理信息的神经网络
本文提出了一种基于对称群的域分解策略，以增强物理信息神经网络（PINN）对具有李对称群的偏微分方程（PDE）的正向和反向问题的求解能力，该方法通过将整个训练域划分为多个不重叠的子域，并利用 PINN 和对称增强 PINN 方法在每个子域中学
PDF2 months ago
一种使用受物理约束的神经网络的广义的 Schwarz 类型的非重叠域分解方法
基于人工神经网络的无网格 Schwarz 型非重叠域分解方法用于解决涉及偏微分方程的正向和反向问题，通过学习 Robin 参数以保证相邻子域之间解的一致性，并能够适应解的局部行为和域分割。
PDFa year ago
MeLM，一个用于解决正向和反向力学问题的生成式预训练语言建模框架
我们报道了一种灵活的多模态力学语言模型 MeLM，应用于解决各种非线性正向和反向问题，可以处理一组指令、数字和微观结构数据。该框架应用于各种示例，包括生物启发的分层蜂窝设计、纳米碳管力学和蛋白质展开。虽然该模型具有灵活的特性，可以轻松整合多
PDFa year ago
基于 Laplace 的分数阶物理信息神经网络 Laplace-fPINNs 用于解决亚扩散的正向和反向问题
本研究提出了一种称为 Laplace-based fractional physics-informed neural networks (Laplace-fPINNs) 的新方法，通过避免引入大量辅助点和简化损失函数有效解决高维分数扩散方
PDFa year ago