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Evaluation and Verification of Physics-Informed Neural Network Models for the Grad-Shafranov Equation
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内容提要
本研究提出了一种新颖的物理信息神经网络模型，用于评估Grad-Shafranov方程，能够处理多种边界条件。结果表明，该模型在准确性和推理速度上优于傅里叶神经算子，并通过Marabou工具进行了有效验证。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的物理信息神经网络模型，用于评估Grad-Shafranov方程。
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该模型能够处理多种边界条件，将边界点作为网络输入。
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研究结果表明，该模型在准确性和推理速度上优于傅里叶神经算子(FNO)。
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通过Marabou工具对模型进行了有效验证，展示了验证工作流程的有效性。
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