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time-dependent pdes
搜索结果 - 4
用于二维瞬态问题的物理信息神经网络代码（PINN-2DT），与 Google Colab 兼容
我们提出了一个开源的物理相关神经网络环境，用于在二维矩形域中模拟瞬态现象，并包含了与 Google Colab 的兼容性、支持二维时变 PDE、简单的界面定义残差损失、边界条件和初始损失，以及对数值层和神经元数量、激活函数的自定义支持，自动
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9 months ago
基于深度学习的参数化偏微分方程代理模型：通过图神经网络处理几何变化
基于图神经网络的代理模型在模拟时变偏微分方程方面具有计算效率和泛化能力，并有效替代传统的复杂求解器。
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a year ago
DiTTO: 扩散启发的时态变换器操作符
我们提出了一种名为 DiTTO 的算子学习方法来连续地解决时间相关的偏微分方程，该方法通过将受扩散模型启发的框架与 Transformer 架构相结合，实现了在多个维度上的各种 PDEs 的准确解决，并通过使用扩散模型中的快速采样概念进一步
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a year ago
PPINN: 时变偏微分方程的 Parareal 物理信息神经网络
该研究介绍了一种名为 PPINN 的新型神经网络结构，可在短时间内解决时间依赖性偏微分方程问题，通过将一个长时间问题分解成许多由粗粒度求解器监督的独立短时间问题，PPINN 可以在几个迭代中实现收敛并获得显著加速。
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5 years ago
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