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English(EN) A Physics-Informed Neural Network with a Modified Lorentzian Activation for Nonlocal Gradient-Flow Equations in Dynamic Density Functional Theory

新的PINN框架通过改进的激活函数增强了DDFT方程的求解

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新颖的物理信息神经网络（PINN）框架，旨在解决动态密度泛函理论（DDFT）中复杂的非局部偏微分方程。这种新方法采用了一种改进的洛伦兹激活函数，与tanh等标准激活函数相比，它提高了收敛速度。此外，该框架还利用了预计算的离散算子来有效地处理非局部卷积项，从而增强了训练过程。通过对四个示例的测试证明了该PINN框架的有效性，其结果与参考解具有良好的一致性，并保持了预期的梯度流行为。 AI

影响 这项研究引入了一种新颖的神经网络方法，可以提高动态密度泛函理论等领域的模拟精度和效率。

排序理由 学术论文，详细介绍了一种求解特定类型方程的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Dimitrios Gourzoulidis, Soumaya Elkantassi, Serafim Kalliadasis ·

    一种改进的洛伦兹激活物理信息神经网络用于动态密度泛函理论中的非局部梯度流方程

    arXiv:2607.15291v1 Announce Type: cross Abstract: We develop a physics-informed neural network (PINN) framework for nonlocal partial differential equations arising in dynamic density functional theory (DDFT). Such equations are challenging for standard PINN methods because they i…

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