pinn 是一种基于物理知识嵌入的神经网络,它能够通过参数反演的方式求解物理方程。在解决 n-s 方程参数反演问题时,pinn 首先通过训练大量已知的流体运动数据,学习到 n-s 方程的解,然后根据这些解建立参数与解之间的映射关系,最后利用这种映射关系对新的参数进行预测,得到相应的解。 3.参数反演问题的提出 在实际应用...
对于参数反演问题,PINN可以通过训练神经网络来学习物理系统的数据和物理定律,然后使用这些信息来反演参数。 以下是使用PINN解决N-S方程参数反演问题的一般步骤: 定义物理模型:首先需要定义描述流体运动的N-S方程,以及相关的初始条件和边界条件。 构建PINN模型:使用神经网络构建PINN模型,该模型将输入的参数(例如流体的密度...
偶尔,随机初始化的神经网络权重可能导致PINN无法学习到解,从而产生比其他权重初始化情况下大几个数量级的测试误差。这种情况已在所有采样方法中观察到,并表现为损失行为剧烈波动或较大的静态损失项。此类结果将不被纳入考虑,PINN将在10个不同的网络初始化下重新训练以获得新结果。 3.1 一维Burgers方程 首先,我们研究...
首先对于深度学习模型在求解具有广义PT对称Scarf-II势的非线性薛定谔方程上的表现形式如下:[左右滑动查看完整公式]这里的是在时间和空间上的复的函数,为常量,表示时的函数表达式,表示空间域,表示空间域的边界。 他们首先采用PINN深度学习方法对该方程...
首先,我需要学习圆柱绕流问题的基本理论,包括流场方程、边界条件等。其次,我还需要学习神经网络的基本原理和结构,以及如何使用神经网络来近似解析解或数值解。在这次课题中,我学习了PINN的具体运用方法,必如如何构建网络结构、定义损失函数...
pinn解n-s方程参数反演问题 参数反演是地球物理学领域中的关键问题之一,通过分析观测数据和建立数学模型,可以反演地下介质的物理属性,从而更好地理解地下结构和物质分布。本文将探讨一种常见的参数反演方法——PNN解n-s方程参数反演问题,并介绍相关参考内容。 首先,我们需要了解PNN(Pseudo-Newton neural network)方法是...
西安交通大学机械工程学院陈雪峰、赵志斌团队针对锂离子电池退化建模和健康管理,提出了物理信息神经网络(PINN)驱动的电池退化建模和评估方法,近日该成果发表在《自然-通讯》上。 考虑到电化学方程的复杂性,该工作从电池退化经验方程和状态空间视角出发,提出了电池退化经验模型,并利用物理信息神经网络捕捉电池降解动态。设计...
NeRF方法的神经网络模型是一类以坐标为输入的神经网络(Coordinated based Neural Network, CONN)。CONN并非NeRF首创,在多个领域都能找到其应用。近年来在AI融合科学计算中取得瞩目进展的Physical Informed Neural Network(PINN)正是采用了CONN思路来加速微分方程求解[8]。
图15 基于TgNN/PINN替代模型的不确定性量化 面对复杂问题,例如两相流(油—水、油—气)问题——同时预测压力和饱和度(图16、17),在两个方程组的情况下,利用控制方程也能进行高效预测。 图16 两相流(油—水、油—气)问题 图17 两相流(油—水、油—气)问题预...
基于PINN深度学习求解具有广义PT对称Scarf-II势的非线性Schrödinger方程的正反问题 微信号|ITP-CAS 开放 交融 求真 创新 · 中国科学院 · · 理论物理研究所 · 《理论物理通讯》编辑推荐文章29 《理论物理通讯》编辑推荐文章 · ...