Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solving Falkner-Skan type equations via Legendre and Chebyshev Neural Blocks

論文の概要: Solving Falkner-Skan type equations via Legendre and Chebyshev Neural Blocks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03337v1
Date: Mon, 7 Aug 2023 06:38:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-08 14:52:03.341922
Title: Solving Falkner-Skan type equations via Legendre and Chebyshev Neural Blocks
Title（参考訳）: ルジャンドルとチェビシェフによるフォルクナー・スカン型方程式の解法
Authors: Alireza Afzal Aghaei, Kourosh Parand, Ali Nikkhah, Shakila Jaberi
Abstract要約: 非線型Falkner-Skan方程式を解くための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。提案手法の効率は,Falkner-Skan方程式の様々な構成により評価される。
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 paper, a new deep-learning architecture for solving the non-linear Falkner-Skan equation is proposed. Using Legendre and Chebyshev neural blocks, this approach shows how orthogonal polynomials can be used in neural networks to increase the approximation capability of artificial neural networks. In addition, utilizing the mathematical properties of these functions, we overcome the computational complexity of the backpropagation algorithm by using the operational matrices of the derivative. The efficiency of the proposed method is carried out by simulating various configurations of the Falkner-Skan equation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,非線形なfalkner-skan方程式を解くための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 LegendreとChebyshevのニューラルネットワークブロックを用いて、ニューラルネットワークの近似能力を高めるために直交多項式をどのように使用できるかを示す。さらに,これらの関数の数学的特性を利用して,導関数の演算行列を用いて,バックプロパゲーションアルゴリズムの計算複雑性を克服する。提案手法の効率は,falkner-skan方程式の様々な構成をシミュレートして行った。

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