含随机参数的偏微分方程的自适应高斯过程求解器

• 作者: 廖奇峰 王皓 陈晨
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 含参偏微分方程 高斯过程 自适应 动态选点
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 数学
• 页码范围: 997-1003
• 页数: 7页
• 分类号: O242.1
• 字数: 5757字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2019.06.002

摘要

对于数值求解含随机参数的偏微分方程的问题,本文基于以高斯过程为核心的求解器提出了一种自适应挑选训练数据的求解模型.该模型从极少的初始训练数据集出发训练高斯过程求解器,将参数池中预测方差指示变量最大的参数及其对应的偏微分方程的高精度解加入训练数据集中,然后重复上述过程,直到所训练出来的高斯过程求解器在测试数据集上达到所要求的精度.此外,本文还将该自适应模型在带有二维随机参数的扩散方程上进行测试,结果表明所提出的自适应选点策略有效,模型的预测准确度随着训练数据的增加而迅速提高,最终只需要40个训练数据即可在测试数据集上达到要求的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晨	中国科学院上海微系统与信息技术研究所	68	446	12.0	18.0
7	王皓	四川大学数学学院	18	49	4.0	6.0
11	廖奇峰	上海科技大学信息科学与技术学院	1	1	1.0	1.0