基于有限元的物理知情的算子学习框架用于任意域的时空偏微分方程
原文中文,约600字,阅读约需2分钟。发表于: 。我们提出了一种新颖的基于有限元的物理信息算子学习框架,用于预测由偏微分方程(PDEs)控制的时空动态。该框架利用了受有限元方法(FEM)和隐式欧拉时间积分方案启发的损失函数。通过考虑瞬态导热传导问题进行性能测试,该算子学习框架将当前时间步的温度场作为输入,预测下一个时间步的温度场。实施物理学约束的热传导方程 Galerkin...
该研究提出了一种基于有限元的物理信息算子学习框架,用于预测时空动态。该框架通过瞬态导热传导问题进行测试,并成功预测任意初始温度场的时间演化。该框架具有无监督训练、纯代数方程和处理任意几何形状的优势。