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具有残差加权的 Sobolev 神经网络作为线性和非线性机械学中的代理模型
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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
本文研究了基于残差的架构对物理导向神经网络 (PINN) 的稳定性和准确性的增强作用，并通过数值实验证明了该架构的有效性。平方残差网络表现出了优秀的性能，提高了稳定性和准确性。这些发现突显了基于残差的架构在深度学习偏微分方程和计算物理应用中的潜力。
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关键要点
- 引入基于残差的架构以增强物理导向神经网络 (PINN) 的稳定性和准确性。
- 通过大量数值实验证明了所提架构的有效性。
- 平方残差网络表现出优秀的性能，增强了稳定性和准确性。
- 基于残差的架构在深度学习偏微分方程和计算物理应用中具有潜力。
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