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English(EN) A Constitutive Markov Physics-Informed Neural Operator (MPNO) for Autoregressive Stability in Transient Dynamics

新型MPNO模型增强瞬态动力学预测的稳定性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为本构马尔可夫物理信息神经网络算子 (MPNO) 的新型神经网络算子，旨在提高瞬态动力学预测的稳定性，特别适用于具有强间断性的问题。与易受自回归不稳定性影响的小波神经网络算子 (WNO) 或仅能涌现稳定性的傅里叶神经网络算子 (FNO) 不同，MPNO 在结构上内置了限制其传播算子谱半径的约束。这种设计确保了具有有界误差的稳定自回归展开，这在 Burgers 方程和混凝土穿透模拟等偏微分方程 (PDE) 问题上得到了验证。MPNO 在参数量远少于 FNO 的情况下达到了可比的精度，并且与 LS-DYNA 等传统求解器相比，推理速度得到了显著提升。 AI

影响 引入了一种新颖的神经网络算子架构，提高了复杂动力学仿真的稳定性和效率。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了用于求解偏微分方程的新模型架构。[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) · Wenpu Du, Peng Zhou, Yunlong Xia, Sinuo Xin, Congcong Zhang, Boyang Zhang, Yi Zhang, Wenzheng Xu ·

    用于自回归瞬态动力学稳定性的构成性马尔可夫物理信息神经网络算子 (MPNO)

    arXiv:2608.25744v1 Announce Type: new Abstract: Neural operators applied to transient-dynamics PDEs with strong discontinuities exhibit autoregressive instability: in concrete-penetration stress-field prediction, the wavelet neural operator (WNO) diverges in autoregressive rollou…

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