基于随机投影的无梯度物理信息学习方法
摘要：基于随机投影的无梯度物理约束神经网络提出了一种随机投影的无梯度物理约束神经网络（SP-PINN）方法，将上采样的随机投影理论与最近提出的物理约束神经网络相结合。这导致了一个稳健的框架，能够解决涉及复杂解域和不连续性的问题。SP-PINN是一种无梯度的方法，解决了传统PINN中自动微分相关的计算瓶颈问题。所提方法的有效性通过多个示例进行了说明，包括常规域，复杂域，复杂响应和基于相场的断裂力学问题。还展示了通过改变网络结构（激活函数）和选择点数量的案例研究。
作者：Navaneeth N and Souvik Chakraborty
论文ID：2209.13724
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2022-09-29