hp-VPINNs: 基于域分解的变分物理信息神经网络

资源摘要信息:"hp-VPINNs-master.zip是一个包含有关hp-VPINNs研究资料的压缩包，其主题是“Variational Physics-Informed Neural Networks With Domain Decomposition”。hp-VPINNs是一种结合了变分方法与物理学信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）的技术，并且通过领域分解（Domain Decomposition）来增强其功能。PINN是一种利用物理定律的先验知识来引导神经网络训练的技术，它通过在损失函数中嵌入微分方程来训练神经网络，从而获得能够描述物理现象的模型。 在这项研究中，hp-VPINNs通过领域分解的方法，进一步提高了PINN在处理复杂物理系统时的性能和效率。领域分解是一种将物理问题分解为多个子域的方法，每个子域可以独立处理，然后通过适当的界面条件将子域的结果组合起来，以得到整个系统的解。在神经网络中，这意味着可以将大的网络分解为多个较小的网络，分别训练这些网络，然后将结果整合起来，这有助于减少计算成本并提高问题的可解性。 本压缩包中可能包含了该研究的论文全文、源代码、实验数据、使用说明等资源，为研究者们提供了深入理解hp-VPINNs技术原理和应用实践的便利条件。这些资料将有助于其他研究者和开发者复现实验结果，进一步探索和扩展hp-VPINNs在物理学建模、工程问题、复杂系统仿真等领域的应用潜力。 标签“PINN”和“Physicsmodel”表明该资源与机器学习、特别是利用物理定律来训练神经网络的技术密切相关。这种技术在模拟和预测物理过程中非常有用，因为它能够结合从实验数据中获得的经验知识以及从物理定律中获得的理论知识。在许多情况下，这种方法能够提供比传统的纯数据驱动方法更为精确和可靠的预测结果。 通过领域分解的变分物理信息神经网络（hp-VPINNs）的研究，可以为处理大规模和高维度的物理问题提供一种有效的解决方案。这不仅推动了机器学习在物理学中的应用，也可能对计算机科学、工程学和其他科学领域的模型构建和预测产生重要影响。"