English(EN) Adaptive Randomized Neural Networks for PDEs: Structure-Aware Feature Redistribution and Residual-Driven Block Enrichment

新的神经网络方法增强了求解偏微分方程的能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-16 04:00

研究人员开发了SFRBE--RaNN，一种新颖的自适应随机神经网络方法，旨在更有效地求解偏微分方程（PDE）。该两阶段方法根据区域指示质量重分布随机特征，并使用低维残差方法优化区域权重。该系统还通过筛选激活族构建非冗余增强，并通过非线性残差检查验证解，在各种PDE问题上证明了其有效性得到了提高。 AI

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · You Yang, Fei Wang · 2026-10-16 04:00

用于偏微分方程的自适应随机神经网络：结构感知特征重分布与残差驱动块增强

arXiv:2610.21077v1 Announce Type: cross Abstract: Randomized neural networks retain an output-linear least-squares solve, but globally sampled random features may fail to capture the spatial and scale structure of PDE solutions. We propose SFRBE--RaNN, a two-stage adaptive trial-…

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