FPINN: A proper orthogonal decomposition-assisted fourier-gradient physics-informed neural network for navier-stokes equations and flow reconstruction
यह शोध पत्र एक नवीन POD-सहायता प्राप्त फूरियर-ग्रेडिएंट फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क (FPINN) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विभिन्न रेनॉल्ड्स संख्याओं में नेवियर-स्टोक्स प्रवाह क्षेत्रों के सटीक और कुशल पुनर्निर्माण को प्राप्त करने के लिए स्पेक्ट्रल बायस, मास लीकेज और उच्च कम्प्यूटेशनल लागतों को प्रभावी ढंग से कम करता है।