SineNet: 学习时变偏微分方程中的时间动力学

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

使用深度神经网络解决时间依赖的偏微分方程，提出了一种名为 SineNet 的方法，通过多个连续连接的网络块逐步演化高分辨率特征，降低每个阶段内的特征错位，以改进模型的性能，证明了 SineNet 的有效性及其在神经 PDE 求解器设计中的潜力。

本文介绍了一种新型的混合反向问题复合框架，将深度神经网络与偏微分方程数值算法相结合，解决了大量数据中的未知字段问题。该框架在泊松问题和Burgers方程中应用并证明了其可行性和噪声鲁棒性。

偏微分方程数值算法 未知字段问题 泊松问题 深度神经网络 混合反向问题复合框架
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