发布日期：2025-01-18 23:40 点击次数：73
近日加拿大pc28预测结果走势分析，中国科学院海洋策动所李晓峰策动团队基于深度学习工夫，提议了一种高效求解海洋能源学偏微分方程（PDE）的新范例，并生效应用于形容海洋内孤单波的KdV方程组求解。
本策动修订了物理信息神经荟萃（PINN），引入径向基函数（RBF）代替传统神经荟萃，提议了PIRBF模子。针对孤单波的强非线性特色，策动团队联想了渐进式学习策略，有用扼制了历练中的裂缝增长，大幅提高了模子精度和不休端正，可精确模拟多种方法的孤单波解，包括孤单波解、conidal解和dinodal解，为海洋能源学PDE的高效求解提供了新想路。
PIRBF模子的结构
该策动的中枢亮点在于模子通过自监督学习，仅依赖PDE及运转要求，无需传统数值模子端合法作历练基准，径直愚弄深度学习工夫求解。该范例在求解KdV相等将就方程（如fKdV方程）时愈加纯真，仅需调度偏微分项即可，展现出超卓的精度与端正。雷同范例适用于求解薛定谔和Burgers等复杂PDE。模子历练完成后，可在数秒内生成高精度端正，大幅裁汰诡计时候。策动团队示意，这一工夫的生效应用展现了物理驱动深度学习在海洋能源学PDE求解中的遍及远景。
PIRBF模子非线性方程的三个运转要求下 KdV（左）和 fKdV（右）方程的模子端正
本论文第一作家为李晓峰策动员加拿大pc28预测结果走势分析，第二、第三作家为博士策动生王浩宇和杨艺，通讯作家为张旭东副策动员。策动责任赢得了中国科学院计策要点策动诡计及国度当然科学基金表情等资助。
论文信息：
X. Li,H. Wang,Y. Yang,X. Zhang,Deep Learning-Based Solution for the KdV-family Governing Equations of Ocean Internal Waves. Ocean Modelling,102493 (2024).
信息开头：中国科学院海洋所。
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