Fourier特徴に基づく深層領域分割法【JST・京大機械翻訳】

Li Sen; Xia Yingzhi; Liu Yu; Liao Qifeng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206910350643 整理番号：22P0344029

Fourier特徴に基づく深層領域分割法【JST・京大機械翻訳】

A deep domain decomposition method based on Fourier features

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発行年： 2022年05月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月04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)

本論文では,偏微分方程式(PDEs)のためのFourier特徴ベースの深領域分解法(F-D3M)を提示した。現在,深いニューラルネットワークベースの方法は,PDEを解くために活発に開発されているが,それらの効率は,高周波数モードを有する問題のために退化することができた。この新しいF-D3M戦略では,空間領域に対して重複領域分解を行い,高周波数モードを比較的低い周波数のものに低減できた。各局所サブドメインにおいて,多重Fourier特徴ネットワーク(MFFNets)を構築し,そこでは効率的な境界と界面処理を対応する損失関数に適用した。F-D3Mの一般的な数学的フレームワークを提示し,その精度を検証し,数値実験でその効率を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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光導波路,光ファイバ,繊維光学 , ホログラフィー一般 , 人工知能 , 電話・データ通信・交換一般 , 構造動力学

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