Elastic wave-equation migration velocity analysis preconditioned through mode decoupling
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小波编码的傅里叶神经网络算子加速超材料设计模拟
研究人员开发了一种新方法，使用小波编码的傅里叶神经网络算子（FNOs）来解决物理学中的复杂特征值问题，特别是用于超材料设计。该方法能有效预测弹性波动方程的多个本征模，这些本征模代表了任意超材料几何结构中声波的变形模式。小波编码对于匹配FNO的空间-频谱结构至关重要，即使存在几何不连续性也能实现准确的模式选择和预测。这种代理模型显著加速了超材料设计的模拟阶段，与传统的有限元分析相比，速度提高了三个数量级，同时保持了高保真度。
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增强了波动物理学的PINN提高了地震分析的准确性
研究人员对物理信息神经网络（PINNs）在求解弹性波动方程中的应用进行了关键评估，这是地震学中的一项关键任务。他们的研究结果表明，虽然PINNs为传统的无网格方法提供了一种有前途的替代方案，但它们也面临着诸如频谱偏差等挑战。研究表明，将波动物理学直接集成到神经网络架构中，例如使用自定义小波或平面波层，可以显著提高准确性，与标准的PINNs相比，误差减少了约一半。这种增强的架构也被证明对声波方程有效，并能够基于地震震源位置对PINNs进…