Neuste Artikel für Physik-informierte neuronale Netzwerke

Neue Techniken verbessern die Präzision bei der Modellierung von Mehrfluidströmungen in verschiedenen Branchen.

Eine neue Methode verbessert das Training für neuronale Netzwerke, die partielle Differentialgleichungen lösen.

Neue Techniken verbessern die Parameterschätzung bei partiellen Differentialgleichungen für verschiedene Anwendungen.

Kombination von Physik und Geometrie für verbesserte Vorhersagen zur akustischen Streuung.

Dieser Artikel behandelt fortgeschrittene Techniken zur Modellierung des Flüssigkeitsverhaltens in poroelastischen Materialien.

Neue Methoden verbessern die Modellierung von elektromagnetischen Problemen mit Schnittstellen mithilfe von neuronalen Netzen.

Dieser Artikel bespricht die Vorteile des Chebyshev-Spektral-Neuronalen Netzwerks zur Lösung von Differenzialgleichungen.

Entdecke, wie maschinelles Lernen komplexe partielle Differentialgleichungen angeht.

Neue Methoden nutzen neuronale Netzwerke, um komplexe zeitfraktionale Gleichungen effektiv anzugehen.

Ein neuer Ansatz kombiniert maschinelles Lernen und Physik für genauere Vorhersagen.

Eine neue Methode verbessert die Trainingseffizienz für komplexe Gleichungen durch variable Skalierung.

Dieser Artikel betrachtet numerische Methoden für elliptische PDEs und konzentriert sich dabei auf Kollokation und neuronale Netze.

Neue Methoden verbessern die Lösung komplexer fraktionaler partieller Differentialgleichungen.

Maschinelles Lernen verbessert die Quantenkontrolltechniken für bessere Technologieanwendungen.

SGM-PINN verbessert die Trainings Effizienz beim Lösen von komplexen Gleichungen in der Ingenieurwissenschaft und Physik.

Eine Studie über den Einsatz von neuronalen Netzen zur Simulation von Materialphasedynamik.

Neue Methode verbessert die Lösung von PDEs ohne globales Mesh.

Neue Modelle kombinieren Physik und Daten für bessere Erdrutschvorhersagen.

Neue neuronale Netzwerkmodelle verbessern die Vorhersagen von Wellenverhalten.

Entdecke, wie physik-informierte neuronale Netze partielle differential-algebraische Gleichungen angehen.

Erforschen verbesserter Lernraten in neuronalen Netzen für wissenschaftliches Rechnen.

Neue Methoden verbessern das Training und die Leistung von physik-informierten Kolmogorov-Arnold-Netzwerken.

Eine neue Methode mit neuronalen Netzwerken verbessert die Modellierung komplexer elektromagnetischer Felder.

Ein neuer Ansatz zur Formoptimierung mit neuronalen Netzwerken verbessert die Leistung und Effizienz.

Erkunde neuronale Netzwerke, ihre Strukturen und praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Die Erforschung von Halskettenstrahlen und wie KI deren Studie verbessert.

Dieser Artikel behandelt die Verwendung von Tensorzerlegung, um PINNs zu verbessern, die komplexe Gleichungen lösen.

PINNs verbinden Physik mit Daten, um komplexe wissenschaftliche Probleme effizient zu lösen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Systemleistung, indem er Unsicherheiten im Design und in der Steuerung angeht.

Ein neuer Ansatz, der Galerkin-Boltzmann und neuronale Netzwerke nutzt, um das Verhalten von Fluiden zu analysieren.

Innovative Methode kombiniert maschinelles Lernen und Physik zur Lösung von Differentialgleichungen.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von neuronalen Netzwerken bei der Lösung komplexer Physikgleichungen.

Physik-informierte neuronale Netzwerke bieten neue Methoden zur Analyse komplexer Strömungen.

Forscher verbessern Simulationen des solaren Magnetfelds mithilfe fortschrittlicher Modellierungstechniken.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit der seismischen Wellensimulation mit fortschrittlichen Techniken.

Entdecke, wie FastVPINNs die Modellierung von Strömungsdynamik mit neuronalen Netzwerken verbessern.

Neue Methoden kombinieren neuronale Netzwerke und Finite-Elemente-Techniken, um Strömungssimulationen zu verbessern.

Traditionelle Methoden mit KI kombinieren, um PDE-Lösungen zu verbessern.

Maschinelles Lernen nutzen, um elektrische Signale im Herzen zu modellieren.

Ein Blick darauf, wie maschinelles Lernen das Studium von Materialflüssen verbessert.