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实体 Shreesh Bhattarai

Shreesh Bhattarai

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  1. TOOL · CL_80035 ·

    PINN框架克服了热扩散中的噪声和维度限制

    研究人员开发了一个物理信息神经网络（PINN）框架，以解决传统数值方法（如有限差分法（FDM））在处理噪声高维热扩散问题时的局限性。在具有20%边界噪声的3D模拟中，PINN保持了约91%的准确率，而FDM的准确率下降到36%。PINN在实际噪声条件下，在物理铜热系统中的表现也更优越，边界重建误差降低了3.3倍，并且在3D场景下比FDM更有效率。