PolyNets

新型PolyNets无需训练即可模拟物理，可与数值求解器媲美

研究人员开发了一种名为PolyNets的新方法，无需传统训练即可模拟物理系统。这些网络将多项式动力学的连续时间神经表示与用于离散时间积分的循环网络相结合。当控制系数已知时，PolyNets可以绕过学习的需要，从而实现高效的硬件执行和并行模拟。在测试Korteweg-de Vries方程时，PolyNets在精度上可与成熟的数值求解器相媲美，在性能上优于经过训练的神经模型，尤其是在训练条件之外的幅度下。