Аннотация:
В работе представлены результаты по решению одномерного уравнения Бюргерса и двумерного уравнения Пуассона с
последующими инференсом модели и визуализацией. Решение было получено с помощью производительных легковесных нейронных
сетей в разработанном гибком проекте. В итоговой архитектуре модульно объединяются нейронная сеть прямого
распространения (FFNN) в качестве кодировщика и нейронная сеть Колмогорова – Арнольда (KAN) как декодировщик.
Ключевые слова:
физически информированные нейронные сети, глубокое обучение, дифференциальные уравнения в частных производных.
Полный текст:
PDF файл (2466 kB)