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English(EN) A Computational Comparison of Fourier Spectral Differentiation and Spatial Automatic Differentiation in Periodic Physics-Informed Neural Networks

傅里叶谱微分显著加速物理信息神经网络

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的研究论文比较了物理信息神经网络（PINNs）中计算空间导数的两种方法：自动微分（AD）和傅里叶谱微分。研究发现，傅里叶谱微分显著减少了训练时间和内存使用量，速度提升了2.90倍至18.52倍，内存减少了68.7%至94.1%。两种方法的解的精度相当，这表明对于均匀网格上的周期性PINNs，傅里叶谱微分是一种更有效的方法。 AI

影响 这项研究提供了一种更有效的训练物理信息神经网络的方法，有可能加速依赖于微分方程的领域的科学发现。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了一种提高物理信息神经网络效率的新计算方法。[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) · Xilai Liang, Zhao Zhang ·

    周期性物理信息神经网络中傅里叶谱微分与空间自动微分的计算比较

    arXiv:2609.02110v1 Announce Type: new Abstract: Physics-informed neural networks (PINNs) commonly evaluate the spatial derivatives appearing in partial differential equation residuals using automatic differentiation (AD), whose computational and memory costs can become substantia…

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