Learning functional components of PDEs from data using neural networks
यह शोध पत्र आंशिक अवकल समीकरणों (partial differential equations) के अज्ञात कार्यात्मक घटकों को डेटा से पुनः प्राप्त करने की एक विधि प्रदर्शित करता है, जो न्यूरल नेटवर्क को PDE ढांचे में समाहित करके, डेटा की मात्रा, नमूना घनत्व और शोर जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए मानक पैरामीटर-फिटिंग वर्कफ़्लो के माध्यम से इंटरेक्शन कर्नेल और विभव (potentials) के सटीक सन्निकटन को सक्षम बनाता है।