@第{JCM-39-816条，author={Bai、GenmingKoley、UjjwalMishra、Siddhartha和Molinaro、Roberto}，title={用于逼近非线性色散偏微分方程的物理信息神经网络}，journal={计算数学杂志}，年份={2021}，体积={39}，数字＝{6}，页数={816--847}，摘要={我们提出了一种基于物理信息神经网络（PINNs）的新算法，用于有效逼近非线性色散偏微分方程（如KdV-Kawahara、Camassa-Holm和Benjamin-Ono方程）的解。利用这些色散偏微分方程解的稳定性来证明所产生误差的严格界。我们通过几个数值实验证明，PINN可以非常准确地逼近这些色散偏微分方程的解。
},issn={1991-7139}，doi={https://doi.org/10.4208/jcm.2101-m2020-0342},url={http://global-sci.org/intro/article_detail/jcm/19913.html}}
TY-JOUR公司T1-用于逼近非线性色散偏微分方程的物理信息神经网络（PINN）AU-白、耿明AU-科利，乌杰瓦尔澳大利亚-米什拉，悉达多澳大利亚-莫里纳罗，罗伯托JO-计算数学杂志VL-6第816页EP-8472021年上半年DA-2021/10年序号-39做-http://doi.org/10.4208/jcm.2101-m2020-0342UR-（欧元）https://global-sci.org/intro/article_detail/jcm/19913.htmlKW-非线性色散PDE，深度学习，物理信息神经网络。AB公司-我们提出了一种基于物理信息神经网络（PINNs）的新算法，用于有效逼近非线性色散偏微分方程（如KdV-Kawahara、Camassa-Holm和Benjamin-Ono方程）的解。利用这些色散偏微分方程解的稳定性来证明所产生误差的严格界。我们给出了几个数值实验来证明PINN可以非常准确地近似这些色散偏微分方程的解。
耿明白、乌杰瓦尔·科利、悉达塔·米什拉和罗伯特·莫里纳罗。(2021). 用于逼近非线性色散偏微分方程的物理信息神经网络（PINNs）。计算数学杂志.39(6).816-847.doi:10.4208/jcm.2101-m2020-0342
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