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RESEARCH · CL_111224 · Jun 25 · 15:13

新型张量神经网络以高精度解决分数阶偏微分方程

研究人员开发了fTNN，这是一种确定性张量神经网络，用于求解分数阶偏微分方程（PDE）。该方法采用几何自适应积分分裂和专门的求积技术来处理分数阶拉普拉斯算子。该框架对于具有强边界奇异性和长时间模拟的问题特别有效，与现有的fPINN和蒙特卡洛基线相比，精度有所提高。