@第{条IJNAM-20-724，作者={Yang，Andy L}，title={无界域中亥姆霍兹散射问题的新型深度神经网络算法}，journal={国际数值分析与建模杂志}，年份={2023}，体积={20}，数字＝{5}，页数={724--738}，抽象={在本文中，我们开发了一种新的无网格、基于光线的深度神经网络算法用于解决无界域中的高频亥姆霍兹散射问题。虽然我们的最近的工作[44]设计了一种深度神经网络方法来求解亥姆霍兹方程有限有界域，本文讨论无界的更一般和更困难的情况区域。通过使用完全匹配层方法将无界域变换为有限有界二阶系统的一种新形式具有简单齐次Dirichlet边界条件的区域。与亥姆霍兹相比方程在有界域中，新系统具有可变系数。然后，a深度神经网络算法是为新系统设计的，其中射线在各种随机情况下方向被用作数值解的基础。各种数值示例验证了所提数值方法的准确性和效率。这个该方法具有实现简单、无网格、保持高精度的优点准确性。据作者所知，这是第一种用于在无界域中求解亥姆霍兹方程。
},issn={2617-8710}，doi={https://doi.org/10.4208/ijnam2023-1032}，url={http://global-sci.org/intro/article_detail/ijnam/2010.html}}
TY-JOUR公司无界域亥姆霍兹散射问题的T1-一种新的深度神经网络算法AU-Yang，Andy LJO-国际数值分析与建模杂志VL-5级SP-724EP-7382023年上半年DA-2023/09年锡-20做-http://doi.org/10.4208/ijnam2023-1032UR-（欧元）https://global-sci.org/intro/article_detail/ijnam/2201.htmlKW-深度学习，平面波，深度神经网络，损耗，高频，亥姆霍兹方程。AB公司-在本文中，我们开发了一种新的无网格、基于光线的深度神经网络算法用于解决无界域中的高频亥姆霍兹散射问题。虽然我们的最近的工作[44]设计了一种深度神经网络方法来求解亥姆霍兹方程有限有界域，本文讨论无界的更一般和更困难的情况区域。通过使用完全匹配层方法将无界域变换为有限有界二阶系统的一种新形式具有简单齐次Dirichlet边界条件的区域。与亥姆霍兹相比方程在有界域中，新系统具有可变系数。然后，a深度神经网络算法是为新系统设计的，其中射线在各种随机情况下方向被用作数值解的基础。各种数值示例验证了所提数值方法的准确性和效率。这个该方法具有实现简单、无网格、保持高精度的优点准确性。据作者所知，这是第一种用于在无界域中求解亥姆霍兹方程。
安迪·L·杨。(2023). 无界域亥姆霍兹散射问题的一种新型深度神经网络算法。国际数值分析与建模杂志.20(5).724-738.doi:10.4208/ijnam2023-1032
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