arXiv cs.LG· Muhammad M. Akmal, Kamy Sepehrnoori, Michael J. Pyrcz·· 25 天前AI 评分32
Gen-PINNs：用于求解偏微分方程的生成对抗物理信息神经网络
Gen-PINNs: Generative Adversarial Physics Informed Neural Networks for solving partial differential equations
AI 导读
研究人员提出 Gen-PINNs 框架，将生成对抗学习引入确定性物理信息神经网络（PINNs）以改进偏微分方程求解。该框架通过生成器配合独立判别器评估残差特征，并整合傅里叶表征、正交谱诊断及梯度动态加权机制。在 Burgers、Allen-Cahn 和 Kuramoto-Sivashinsky 方程测试中，其精度与收敛性显著优于标准 PINNs。
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