实体
Pablo Tejerina Pérez
Pablo Tejerina Pérez
PulseAugur coverage of Pablo Tejerina Pérez — every cluster mentioning Pablo Tejerina Pérez across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
PINNs可能无法学习到正确的Hamilton-Jacobi解
一篇新的研究论文探讨了物理信息神经网络（PINNs）在求解Hamilton-Jacobi-Isaacs方程时的局限性。研究发现，通常通过采样偏微分方程残差的大小来判断解的PINNs，可能会收敛到不正确的“粘性解”，这些解满足零测度集上的方程，但本质上是错误的。研究人员确定了确保PINNs学习到正确的粘性解所必需的特定参数化和结构诊断方法，尤其是在复杂几何和更高维度的情况下。
-
新的PINN方法重建复杂量子场论的全息对偶
研究人员开发了新的方法来重建具有大层级和假真空的量子场论的全息对偶。这项工作基于物理信息神经网络（PINNs），将全息逆问题扩展到先前无法触及的新物理领域。该方法克服了近简并态和数值刚度等挑战，能够准确重建标量势，并通过数据驱动的方法深入了解强耦合系统。