基于领域分解的自回归深度学习模型用于非稳态和非线性偏微分方程

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对非稳态和非线性偏微分方程存在的模型准确性不足的问题，提出了一种名为transient-CoMLSim的基于领域分解的深度学习框架。该框架通过使用卷积神经网络和自回归模型相结合，显著降低了计算复杂度并提高了可扩展性，能够有效应对大规模模拟，最终证明其在准确性和稳定性方面优于主流深度学习架构。

本研究使用CNN构建的自编码器在处理复杂非线性问题时表现出色，并提供了新的数据驱动技术。研究填补了空白并提供了基于CNN的自编码器的实用存在定理。该定理适用于参数化偏微分方程类。

卷积神经网络 参数化偏微分方程 深度学习 自编码器 非线性问题
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