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Krylov solvers
Krylov solvers
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神经算子无法可靠地为PDE的牛顿求解器进行热启动
研究人员发现,在使用神经算子为非线性偏微分方程(PDE)的牛顿求解器进行热启动时存在一个关键缺陷。虽然神经算子可以降低测试误差,但它们仍可能产生离散雅可比矩阵不定的初始状态,导致求解器失败。这个问题之所以出现,是因为算子可能会将物理属性(例如超弹性问题中的体积变化)分散到远离其正确值的位置。为了纠正这种谱问题,研究人员提出了一种新颖的微调阶段,该阶段通过对算子施加离散能量惩罚,而无需额外的求解数据,从而在先前方法失败的加载范围内实现了…
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新的图神经网络预处理器旨在改进科学求解器
研究人员开发了一种新的图神经网络多层预处理器(GMP),旨在提高大型稀疏线性系统迭代求解器的效率。该方法将代数多重网格(AMG)层次结构集成到图神经网络框架中,学习用于平滑、限制和插值的算子。在超过800个矩阵上与经典AMG和其他GNN预处理器进行了测试,GMP显示出在科学模拟中提高收敛性的潜力,但也注意到了其与单层方法相比的开销。