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S$^{2}$-PINN

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TOOL · CL_280410 · Oct 5 · 04:00

新的 S2-PINN 方法在随机偏微分方程的不确定性量化方面取得进展

研究人员开发了 S$^{2}$-PINN，这是一种用于随机偏微分方程不确定性量化_的新方法。该方法利用了可学习的高斯空间字典、傅里叶时间特征和广义多项式混沌 (gPC) 随机基，所有这些都通过低秩的 Canonical Polyadic (CP) 张量分解进行集成。S$^{2}$-PINN 使用混合损失函数进行训练，并在包括泊松、达西和 Navier-Stokes 问题在内的各种基准测试中，与九种基线方法相比，在准确性和校准方面均表现出优越性。