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English(EN) Physics-Informed Method of Group Data Handling: Adaptive Construction of Functional Representations with an Application to the Navier-Stokes Equations

新的物理信息方法自适应地为复杂方程构建函数表示

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的物理信息群组数据处理方法（PI-GMDH），该方法能够自适应地构建函数表示来求解复杂的物理方程。该方法在求解过程中逐步构建表示，评估候选函数方向并优化系数。在不可压缩Navier-Stokes方程的Taylor Green基准测试中，PI-GMDH取得了高度精确的结果，并且与传统的物理信息神经网络和Kolmogorov-Arnold网络相比，所需的活跃函数数量更少。 AI

影响 这种自适应方法有望为复杂的科学模拟带来更有效、更精确的解决方案。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍求解物理方程新方法的学术论文。[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) · Mykhailo Minin ·

    基于物理信息群数据处理方法：函数表示的自适应构建及其在Navier-Stokes方程中的应用

    arXiv:2609.39291v1 Announce Type: new Abstract: Physics-informed computational methods usually optimize parameters within a functional representation whose structure is fixed in advance. This work proposes a Physics-Informed Method of Group Data Handling (PI-GMDH), in which repre…

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