A PINN Approach for Solving Singularly Perturbed Parabolic Partial Differential Equations with Two Small Parameters
Dieses Paper schlägt zwei Physics-Informed Neural Network-Modelle vor, DeepXDE und eine rohe PyTorch-Implementierung, um singulär gestörte parabolische partielle Differentialgleichungen mit zwei kleinen Parametern effektiv zu lösen und damit die Einschränkungen standardmäßiger numerischer Methoden bei der Erfassung von Rand- und Innenlagen zu adressieren.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
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