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利用神经网络和遗传算法对薛定谔方程进行数值求解。 (英语) Zbl 0990.65088号

摘要:提出了一种基于遗传算法(GA)和人工神经网络(NN)的求解薛定谔方程的新方法。前馈感知器型网络用于表示波函数,而网络参数则通过微遗传算法进行优化,使神经网络满足薛定谔方程。在遗传算法的育种过程中,引入了适合度评价的随机点评价方法,以提高收敛性。最终的解决方案是通过调用确定性优化器获得的,该优化器对应于神经网络的“学习过程”。该方法在一维谐振子和其他模型势的计算中得到了验证。

MSC公司:

65升15 常微分方程特征值问题的数值解法
65L20英寸 常微分方程数值方法的稳定性和收敛性
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
34L40码 特殊的常微分算子(Dirac、一维Schrödinger等)
65页第10页 含辛积分器哈密顿系统的数值方法
2015年11月37日 动力系统的离散化方法和积分器(辛、变分、几何等)
2005年5月 并行数值计算
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

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