Finite basis physics-informed neural networks (FBPINNs): a scalable domain decomposition approach for solving differential equations
Recently, physics-informed neural networks (PINNs) have offered a powerful new paradigm for solving problems relating to differential equations. Compared to classical numerical methods, PINNs have several advantages, for example their ability to provide mesh-free solutions of differential equations...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Advances in computational mathematics Ročník 49; číslo 4; s. 62 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
New York
Springer US
01.08.2023
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 1019-7168, 1572-9044 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!