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Input Convex Neural Networks: Universal Approximation Theorem and Its Application in Isotropic Polyconvex Hyperelastic Energy
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新框架，针对各向同性超弹性神经网络，强调物理和数学约束，并满足通用近似定理。通过输入凸网络架构和变形梯度特征值的多项式表示，证明了该网络能够近似任何框架无关的各向同性多凸能量，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 提出了一种用于各向同性超弹性的神经网络新框架。
- 强调必要的物理和数学约束。
- 满足通用近似定理。
- 关键在于输入凸网络架构和变形梯度特征值的多项式表示。
- 证明该网络能够近似任何框架无关的各向同性多凸能量。
- 具有广泛的应用潜力。
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