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Conformal Mapping Coordinate Physics-Informed Neural Networks (CoCo-PINNs): Neural Network Learning for Designing Neutral Inclusions
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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
本研究提出了一种共形映射坐标物理信息神经网络（CoCo-PINNs），用于设计中性包络。与传统神经网络相比，CoCo-PINNs通过整合复分析技术，显著提升了设计性能，展现出更高的可靠性和稳定性。
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关键要点
- 本研究提出了一种共形映射坐标物理信息神经网络（CoCo-PINNs），用于设计中性包络。
- 传统的物理信息神经网络在处理中性包络的逆问题时表现不佳。
- CoCo-PINNs通过整合复分析技术，显著增强了在任意形状中性包络设计中的表现。
- 研究表明，使用单一线性场训练足以实现不同方向的中性要求，具有更高的可靠性、一致性和稳定性。
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