论文标题

基于快速神经网络的偏微分方程的求解

Fast Neural Network based Solving of Partial Differential Equations

论文作者

Rzepecki, Jaroslaw, Bates, Daniel, Doran, Chris

论文摘要

我们提出了一种新的方法,用于使用神经网络(NNS)来寻找一类偏微分方程(PDE)的解决方案。我们的方法建立在神经辐射现场研究(NERFS)的最新进展基础上,并允许NN收敛到PDE解决方案的速度要比经典知情的神经网络(PINN)方法快得多。

We present a novel method for using Neural Networks (NNs) for finding solutions to a class of Partial Differential Equations (PDEs). Our method builds on recent advances in Neural Radiance Field research (NeRFs) and allows for a NN to converge to a PDE solution much faster than classic Physically Informed Neural Network (PINNs) approaches.

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