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Missing Physics Discovery through Fully Differentiable Finite Element-Based Machine Learning
यह शोध पत्र FEML को प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः विभेदनीय (fully differentiable) परिमित तत्व-आधारित मशीन लर्निंग ढांचा है जो प्रशिक्षण में PDE सॉल्वर को समाहित करके लुप्त भौतिकी के लिए विन्यास-स्वतंत्र (configuration-independent) संविधानिक नियमों की खोज करता है, जिससे ज्यामिति और सीमा स्थितियों के बीच ज़ीरो-शॉट ट्रांसफर सक्षम होता है और सिंथेटिक एवं वास्तविक दुनिया के डेटा दोनों से व्याख्या योग्य भौतिक मॉडलों को पुनः प्राप्त किया जा सकता है।