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摘要:
We propose a novel algorithm,based on physics-informed neural networks (PINNs) to efficiently approximate solutions of nonlinear dispersive PDEs such as the KdV-Kawahara,Camassa-Holm and Benjamin-Ono equations.The stability of solutions of these dispersive PDEs is leveraged to prove rigorous bounds on the resulting error.We present several numerical experiments to demonstrate that PINNs can approximate solutions of these dispersive PDEs very accurately.
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文献信息
篇名 PHYSICS INFORMED NEURAL NETWORKS (PINNs) FOR APPROXIMATING NONLINEAR DISPERSIVE PDEs
来源期刊 计算数学(英文版) 学科
关键词
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 816-847
页数 32页 分类号
字数 语种 英文
DOI 10.4208/jcm.2101-m2020-0342
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期刊影响力
计算数学(英文版)
双月刊
0254-9409
11-2126/01
16开
北京2719信箱
1983
eng
出版文献量(篇)
1176
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0
总被引数(次)
4833
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