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TOOL · CL_284738 · Oct 7 · 04:00

新的FOSLS-deRhaNN神经网络架构解决了复杂的偏微分方程

研究人员开发了FOSLS-deRhaNN，这是一种新颖的神经网络架构，旨在解决H(div)和H(curl)等特定数学空间内的偏微分方程（PDE）。该方法构建了原生于这些图空间的神经逼近类，避免了基于网格的仿真。FOSLS-deRhaNN方法利用弱形式的自然空间中的最小二乘函数，使其能够处理包括具有不连续系数的椭圆方程和具有激波的守恒律在内的复杂问题。