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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of computational physics Jg. 401; S. 109020
Hauptverfasser: Meng, Xuhui, Karniadakis, George Em
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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