Fugu-MT 論文翻訳(概要): Complex Physics-Informed Neural Network

論文の概要: Complex Physics-Informed Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04917v1
Date: Fri, 07 Feb 2025 13:36:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-10 14:57:50.310224
Title: Complex Physics-Informed Neural Network
Title（参考訳）: 複雑な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, Xin Li, Zhihong Xia,
Abstract要約: compleX-PINNは、コーシー積分定理にインスパイアされた学習可能なアクティベーション関数を含む新しい物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)アーキテクチャである。実証的な結果から、CompleX-PINNは従来のPINNが苦戦する問題を効果的に解決し、しばしば桁違いに精度を向上することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.54119928149117
License:
Abstract: We propose compleX-PINN, a novel physics-informed neural network (PINN) architecture that incorporates a learnable activation function inspired by Cauchy integral theorem. By learning the parameters of the activation function, compleX-PINN achieves high accuracy with just a single hidden layer. Empirical results show that compleX-PINN effectively solves problems where traditional PINNs struggle and consistently delivers significantly higher precision, often by an order of magnitude.
Abstract（参考訳）: コーシー積分定理にインスパイアされた学習可能な活性化関数を組み込んだ新しい物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)アーキテクチャであるcompleX-PINNを提案する。アクティベーション関数のパラメータを学習することにより、CompleX-PINNは単一の隠蔽層で高い精度を達成する。実証的な結果から、CompleX-PINNは従来のPINNが苦戦する問題を効果的に解決し、しばしば桁違いに精度を向上することを示した。

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