線形二次楕円界面問題に適用した物理学情報ニューラルネットワークの収束【JST・京大機械翻訳】

Wu Sidi; Zhu Aiqing; Tang Yifa; Lu Benzhuo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200557931639 整理番号：22P0300057

線形二次楕円界面問題に適用した物理学情報ニューラルネットワークの収束【JST・京大機械翻訳】

Convergence of physics-informed neural networks applied to linear second-order elliptic interface problems

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年03月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多様な科学分野にわたるニューラルネットワークの著しい経験的成功により,厳密な誤差と収束解析も開発され,濃縮されている。しかし,界面問題を解く際のニューラルネットワークに焦点を当てた理論的研究はほとんどない。本論文では,二次楕円界面問題を解くための物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の収束解析を行った。特に,ドメイン分解技術を有するPINNを考察し,境界と界面ジャンプ条件を取り扱うために,界面上に勾配増強戦略を導入した。Lipschitz正則化損失関数を最小化することにより得られたニューラルネットワークシーケンスは,サンプル数が増加するにつれてH ̄2における界面問題に対するユニークな解に収束することを示した。数値実験を行い,理論解析を実証した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

ニューロコンピュータ , 数値計算

, , , , ,

前のページに戻る