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理解输入子域级别损失函数梯度下降模型对于波浪翼无稳流动训练的影响

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内容提要

最近的研究发现，基于浸入边界方法的PINNs能够准确重构速度和恢复压力。通过全局物理损失放松和基于物理的欠采样方法来训练，获得了良好的精度。研究还发现，学习取决于区域损失分量梯度和每个区域的样本点比例的综合效果。主导输入区域也是具有最强解梯度的区域。

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标签

PINNs 函数 压力恢复 浸入边界方法 物理驱动神经网络 速度重构
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