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An Efficient Wavelet-Based Physics-Informed Neural Network for Singularly Perturbed Problems
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内容提要
本研究提出了一种高效的小波基础物理信息神经网络（W-PINNs）模型，旨在解决奇异扰动微分方程的挑战。该模型通过在小波空间中表示解，显著减少自由度，有效捕捉复杂物理现象的局部结构，展现出处理非线性问题的高效性和准确性。
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关键要点
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本研究提出了一种高效的小波基础物理信息神经网络（W-PINNs）模型。
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W-PINNs模型旨在解决奇异扰动微分方程的挑战。
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该模型通过在小波空间中表示解，显著减少自由度。
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W-PINNs能够有效捕捉复杂物理现象的局部结构。
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该模型在处理具有突发行为的非线性问题时展现出高效性和准确性。
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