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Schwarz alternating method
Schwarz alternating method
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新的混合框架将神经网络与经典模型耦合
研究人员开发了一个混合建模框架，该框架结合了预训练的数值信息神经网络（NINNs）和使用重叠施瓦茨交替法的经典全阶模型（FOMs）。该方法在二维对流-扩散方程的对流主导区域进行了测试。研究表明，与传统的物理信息神经网络（PINNs）不同，单片NINN可以在没有域分解的情况下进行精确训练。该混合框架将预训练的NINN与相邻的FOM耦合，在施瓦茨迭代期间保持NINN权重固定，并通过自顶向下和自底向上两种训练策略实现了与全FOM-FOM施瓦…
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新的混合耦合方法将多尺度模拟速度提高了106倍
研究人员开发了一种新颖的混合方法，用于将降阶模型（ROM）彼此以及与高保真全阶模型（FOM）进行耦合。该方法利用重叠施瓦茨交替法（O-SAM）来解决多尺度建模中的挑战，例如运行时间长和网格生成复杂。该技术允许集成不同的模型、网格和时间积分方案，从而提高计算效率和准确性。在3D固体动力学问题上的数值实验表明，与传统的FOM-FOM耦合相比，速度提高了106倍，为更高效的工程模拟工作流程铺平了道路。