学习神经求解器以增强物理信息方法的参数偏微分方程求解

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本研究探讨物理信息深度学习在求解偏微分方程时的优化问题,尤其是损失函数中的微分项带来的挑战。提出了一种新求解器,通过数据训练的物理信息迭代算法适应每个PDE实例,加速优化过程,实现更快收敛,并适用于处理更广泛参数分布的参数化PDE。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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