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Complementary, Not Cumulative: Interaction Effects in Physics-Informed Neural Networks for Navier-Stokes Vortex Shedding
本文表明，虽然单一技术通常无法提高物理信息神经网络（PINNs）在非定常纳维-斯托克斯流中的表现，但周期性激活函数与因果加权的特定互补组合能够实现高精度，而添加更多方法则会导致灾难性的性能退化，从而证明了 PINN 干预措施之间是相互作用而非累加关系的。
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