論文の概要: A Latent space solver for PDE generalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02452v1
- Date: Tue, 6 Apr 2021 12:16:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-07 18:19:27.847143
- Title: A Latent space solver for PDE generalization
- Title(参考訳): PDE一般化のための潜在空間解法
- Authors: Rishikesh Ranade, Chris Hill, Haiyang He, Amir Maleki, Jay Pathak
- Abstract要約: 潜在空間における偏微分方程式(PDE)を解くためのハイブリッド解法を提案する。
ソルバーはエンジニアリングケースでテストされ、結果はいくつかのPDE条件にうまく一般化できることを示しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work we propose a hybrid solver to solve partial differential
equation (PDE)s in the latent space. The solver uses an iterative inferencing
strategy combined with solution initialization to improve generalization of PDE
solutions. The solver is tested on an engineering case and the results show
that it can generalize well to several PDE conditions.
- Abstract(参考訳): 本研究では、潜在空間における偏微分方程式(PDE)を解くためのハイブリッド解法を提案する。
解法は、反復推論戦略と解の初期化を組み合わせてPDE解の一般化を改善する。
この解法は工学的なケースでテストされ、その結果、いくつかのPDE条件によく当てはまることを示した。
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