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实体 Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno algorithm

Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno algorithm

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  1. TOOL · CL_117871 ·

    新的随机神经算子可大幅缩短偏微分方程训练时间

    研究人员开发了PCA--RaNN，一种专为参数化偏微分方程（PDE）设计的创新随机神经算子。通过结合基于PCA的降维、随机特征和闭式最小二乘读出，该方法与传统的神经算子相比，将训练时间缩短了一到三个数量级。PCA--RaNN在包括Burgers、Darcy和Navier-Stokes方程在内的基准测试中实现了有利的速度-准确性权衡，并支持用于不确定性量化的共形预测区间。