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双层深度领域分解方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
黑箱机器学习方法与传统数值方法和领域专业知识相结合的混合算法在科学机器学习和工业领域中的重要性日益增长。研究调查了结合机器学习和区域分解方法的应用，总结了现有工作和进展，并讨论了未来的挑战和机会。
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关键要点
- 黑箱机器学习方法与传统数值方法和领域专业知识相结合的混合算法在科学机器学习和工业领域的重要性日益增长。
- 研究调查了结合机器学习和区域分解方法的应用。
- 经典机器学习的区域分解用于加速物理感知神经网络训练。
- 使用机器学习改善区域分解方法的收敛性或计算效率。
- 机器学习作为解决偏微分方程区域分解方法的离散化方法。
- 总结了现有工作和重要进展。
- 讨论了未来研究的挑战和机会。
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