从噪声数据学习偏微分方程的复合神经网络

潘剑; 郭照立; 陈松泽

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从噪声数据学习偏微分方程的复合神经网络

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提出一种名为NN-PDE(neural network-partial differential equations)的复合神经网络方法,用于噪声数据预处理和学习偏微分方程。NN-PDE用一套神经网络负责数据预处理,另一套网络耦合备选的方程信息,进而学习潜在的控制方程。两套网络复合为一套网络,可更加高效地处理噪声数据,有效减小噪声的影响。使用NN-PDE学习多种物理方程(如Burgers方程、Korteweg-de Vries方程、Kuramoto-Sivashinsky方程和Navier-Stokes方程)的噪声数据,均可获得准确的控制方程。

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来源
《计算物理》 |2022年第2期|223-232|共10页
作者
潘剑; 郭照立; 陈松泽;
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作者单位

华中科技大学煤燃烧国家重点实验室;

湖北武汉430074;

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正文语种 chi
中图分类偏微分方程;
关键词
噪声数据; 复合神经网络; 偏微分方程;

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