English(EN) Neural network-driven domain decomposition for efficient solutions to the Helmholtz equation

新型神经网络方法解决复杂的波传播问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-03 04:00

研究人员开发了一种新颖的方法，使用基于有限基元的物理信息神经网络（FBPINNs）来求解亥姆霍兹方程，这是模拟声学和电磁学等领域波传播的关键任务。该方法采用域分解技术，将问题划分为多个子域，每个子域由一个本地神经网络处理。该研究评估了这些多层FBPINNs的准确性和效率，特别是在处理复杂二维域和高频波问题时，并提出它们可能优于传统的数值方法。 AI

影响这项研究可能导致声学和电磁学等领域的更高效模拟，从而对科学研究和工程设计产生影响。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Victorita Dolean, Daria Hrebenshchykova, St\'ephane Lanteri, Victor Michel-Dansac · 2026-10-03 04:00

用于求解亥姆霍兹方程的神经网络驱动域分解方法

arXiv:2511.15445v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Accurately simulating wave propagation is crucial in fields such as acoustics, electromagnetism, and seismic analysis. Traditional numerical methods, like finite difference and finite element approaches, are widely used to…

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