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TOOL · CL_227195 · Aug 31 · 04:00

Deflation-PINNs 框架使用神经网络识别偏微分方程的多个解

研究人员开发了 Deflation-PINNs，这是一个将物理信息神经网络 (PINNs) 与深度算子网络 (DeepONets) 相结合的新框架，用于解决非线性偏微分方程 (PDE) 的多解识别挑战。该新方法包含一个 deflation loss，以系统地引导网络找到不同的解分支。该框架已成功证明能够识别 Landau-de Gennes 模型中的多个平衡态和一个 Allen--Cahn 基准问题，在一次无监督运行中恢复了后者的所有六个稳定态。