Numerical solution of (2+1)-dimensional nonlinear sine-Gordon equation with variable coefficients by using an efficient deep learning approach
In this article, we present an efficient neural-network-based deep learning approach, physics-informed neural networks (PINNs) with regularization technique, to resolve (2+1)-dimensional nonlinear damped and undamped sine-Gordon problem with variable coefficients. We suggest a multi-objective cost f...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Zeitschrift für angewandte Mathematik und Physik Ročník 76; číslo 4; s. 134 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Heidelberg
Springer Nature B.V
01.08.2025
|
| Témata: | |
| ISSN: | 0044-2275, 1420-9039 |
| 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!