cadmium zinc telluride

新型神经网络架构在求解拉普拉斯方程方面表现出色

研究人员开发了增强型全纯神经网络（EHNNs），旨在更准确地求解拉普拉斯方程，尤其是在复杂几何形状的场景中。这些网络通过集成源自局部几何形状和边界条件的奇异函数，确保了构造上的谐波解。EHNNs允许可训练的奇异指数，使其能够适应局部展开最初未知的问题。这种方法在各种测试用例中都显示出卓越的准确性，包括在碲镉锌（碲化镉锌）辐射探测器模型上取得了显著改进。