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修订递归神经网络的结构以消除关于时间的物理信息损失项中的数值导数
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了互区间递归神经网络（MI-RNN）模型，解决了利用RNN求解非稳态偏微分方程时需要数值导数的问题，提高了解的精确度。
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关键要点
- 本研究提出了互区间递归神经网络（MI-RNN）模型。
- MI-RNN模型解决了利用RNN求解非稳态偏微分方程时需要数值导数的问题。
- 该模型通过预测每个区间块的输出实现了时间上的重叠。
- MI-RNN显著提高了解的精确度。
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