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Physics-Informed Deep Learning for Entropy Prediction in Heterogeneous Systems: Thermodynamic and Information-Theoretic Case Studies
यह शोध पत्र एक एकीकृत भौतिकी-सूचित गहन शिक्षण (Physics-Informed Deep Learning) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो ऊष्मागतिक और वित्तीय प्रणालियों में एंट्रॉपी की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए अवकल समीकरण अवशेषों (differential equation residuals) और सूचना-सैद्धांतिक सीमाओं दोनों को लागू करता है, जिससे शून्य द्वितीय नियम उल्लंघन, उत्कृष्ट डेटा दक्षता और ज्यामितीय विश्लेषण के माध्यम से चरण अस्थिरताओं (phase instabilities) की पहचान करने की क्षमता प्राप्त होती है।