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neural galerkin schemes
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用神经伽辽金方案嵌入以保持哈密顿量和其他数量的非线性
该研究论文关注利用深度网络等非线性参数化近似解偏微分方程时,保持如 Hamiltonians、质量和动量等数量的守恒。研究提出的方法基于基于 Dirac-Frenkel 变分原理的神经 Galerkin 方案,在时间上逐步训练非线性参数化。
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9 months ago
随机稀疏神经 Galerkin 方案用于使用深度网络求解演化方程
通过在时序中顺序训练神经网络来逼近时变偏微分方程的解场,有助于保持因果性和其他物理特性;然而,由于训练误差随时间快速累积和放大,时序训练的数值挑战很大。本研究引入了 Neural Galerkin 方案,该方案在每个时间步骤更新网络参数的随
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9 months ago
神经 Galerkin 方案中的自适应采样:耦合参数和粒子动力学
通过使用 Neural Galerkin schemes 方法,利用集合较少的粒子动态适应粒子来近似求解偏微分方程的深度神经网络训练过程中的误差,并在具有局部特征和高维空间域的问题中获得了准确的实证误差估计。
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a year ago
高维演化方程的神经 Galerkin 方案与主动学习
该研究提出了一种新的基于深度学习的神经 Galerkin 方法,用于数值求解高维偏微分方程。该方法可以自适应地采集新的训练数据,以实现在高维空间中训练深度神经网络,从而成功地模拟了许多变量的系统中的波动和相互作用。
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2 years ago
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