A composite neural network that learns from multi-fidelity data: Application to function approximation and inverse PDE problems
•The present method can learn both linear and nonlinear correlations between the low- and high-fidelity data adaptively.•The present method can infer the quantities of interest based on a few scattered data.•The present method can identify the unknown parameters in the PDEs.•The present method can b...
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| Veröffentlicht in: | Journal of computational physics Jg. 401; S. 109020 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Cambridge
Elsevier Inc
15.01.2020
Elsevier Science Ltd |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0021-9991, 1090-2716 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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