• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Вершинин, Владимир Евгеньевич. Применение методов нейросетевого моделирования при решении начально-краевых задач для дифференциальных уравнений в частных производных = Application of neural network modeling methods in solving initial boundary value problems for partial differential equations : владимир Евгеньевич Вершинин, Роман Юрьевич Пономарев / В. Е. Вершинин, Р. Ю. Пономарев. - DOI 10.21684/2411-7978-2023-9-3-132-147. - Текст : непосредственный // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика = Herald Tyumen State University. Physical and Mathematical Modeling. Oil, Gas, Energy : научное издание. - 2023. - Том 9, N 3. - С. 132-147. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2411-7978.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26-047.58
    28.23.25004.85-049.8
    27.31.44517.954

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Моделирование
    Машинное обучение -- Применение
    Краевые задачи

    Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- физико-информированные нейронные сети -- искусственные нейронные сети -- нейронные сети -- нейросеть -- PINN -- химическая промышленность СССР
    Аннотация: Машинное обучение позволяет решать самые различные задачи анализа данных, однако его использование для решения дифференциальных уравнений появилось сравнительно недавно. Аппроксимация решения краевой задачи для дифференциальных уравнений (обыкновенных и в частных производных) при этом строится с помощью нейросетевых функций. Подбор весовых коэффициентов осуществляется в ходе обучения нейронной сети. Критериями качества обучения при этом выступают невязки по уравнению и гранично-начальным условиям. Данный подход позволяет находить вместо сеточных такие решения, которые заданы на всей области допустимых значений краевой задачи. На конкретных примерах показаны особенности применения физико-информированных нейронных сетей к решению краевых задач для дифференциальных уравнений различных типов. Методы обучения физико-информированных нейронных сетей могут быть использованы в задачах дообучения интеллектуальных управляющих систем на неполных наборах входных данных.
    Доп. точки доступа:
    Пономарев, Роман Юрьевич

    Экз-ры полностью 3cd037a071762fe15f31d4d0a9a82e5b/2023/9/3
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -805865-583140)

    Шифр в сводном ЭК: 8d7b07b98bcc456f14e25cae4ab99598




    Заказ фрагмента документа ₽