arXiv cs.LG· Sarah Helfert, Wanxin Chen, Amanda A. Howard, Panos Stinis, Alexander Heinlein·· 2 小时前AI 评分26
面向有限基物理信息神经网络的自适应区域分解方法
Adaptive Domain Decomposition for Finite Basis Physics-Informed Neural Networks
AI 导读
研究提出自适应区域分解有限基物理信息神经网络（ADD-FBPINNs），通过融合 POUNets 与 FBPINNs 提升区域分解效率与计算精度。框架借助可分离 POUNet 依据解的特征自适应划分，可自动学习稳定且具备几何可解释性的子区域。在二维 Helmholtz 方程、多尺度二维 Poisson 方程和粘性 Burgers 方程测试中，其精度均优于固定区域分解的 FBPINNs。
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