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实体 Allen-Cahn dynamics

Allen-Cahn dynamics

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  1. RESEARCH · CL_02078 ·

    神经网络模拟具有可变过饱和度的晶体生长动力学

    研究人员开发了卷积循环神经网络代理模型来模拟晶体生长动力学。这些模型基于 Allen-Cahn 动力学数据进行训练，并能考虑可变过饱和度水平。该研究比较了两种架构：一种从帧的迷你序列中隐式推断过饱和度，另一种将过饱和度作为显式输入。结果表明，显式参数条件能够产生最准确的预测，尽管隐式方法在更大的训练数据集下也能获得可比的结果。