Kirchhoff-Neumann

开发了用于量子图的新型物理信息神经网络框架

研究人员开发了QGPINNs，一个基于PyTorch构建的、用于在量子图上求解非局部微分方程的新型物理信息神经网络框架。该框架将控制方程、初始条件、边界条件和顶点传输条件直接集成到学习过程中，利用神经网络求解边上的解，并使用统一的基于图的损失函数。QGPINNs采用了软硬约束强制执行、动态损失平衡和傅里叶特征嵌入等高级策略来提高准确性和训练稳定性，并且可以扩展到逆问题以进行参数识别。