Fugu-MT 論文翻訳(概要): Initialization-enhanced Physics-Informed Neural Network with Domain Decomposition (IDPINN)

論文の概要: Initialization-enhanced Physics-Informed Neural Network with Domain Decomposition (IDPINN)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03172v1
Date: Wed, 5 Jun 2024 12:03:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 18:40:12.666458
Title: Initialization-enhanced Physics-Informed Neural Network with Domain Decomposition (IDPINN)
Title（参考訳）: ドメイン分解(IDPINN)を用いた初期化強化物理インフォームドニューラルネットワーク
Authors: Chenhao Si, Ming Yan,
Abstract要約: 予測精度を向上させるために,新しい物理インフォームドニューラルネットワークフレームワークIDPINNを提案する。我々は,いくつかの前方問題に対して数値的に評価し,IDPINNの利点を精度で実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.65008276932511
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a new physics-informed neural network framework, IDPINN, based on the enhancement of initialization and domain decomposition to improve prediction accuracy. We train a PINN using a small dataset to obtain an initial network structure, including the weighted matrix and bias, which initializes the PINN for each subdomain. Moreover, we leverage the smoothness condition on the interface to enhance the prediction performance. We numerically evaluated it on several forward problems and demonstrated the benefits of IDPINN in terms of accuracy.
Abstract（参考訳）: 本稿では,予測精度を向上させるために,初期化と領域分解の強化に基づく新しい物理インフォームドニューラルネットワークフレームワークIDPINNを提案する。各サブドメイン毎にPINNを初期化する重み付き行列とバイアスを含む初期ネットワーク構造を得るために,小さなデータセットを用いてPINNをトレーニングする。さらに,インターフェース上の滑らかさ条件を利用して予測性能を向上させる。我々は,いくつかの前方問題に対して数値的に評価し,IDPINNの利点を精度で実証した。

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