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国内刊号：11-2011/O4
国际刊号：1001-246X
发布日期:
作者：郑素佩, 林云云, 封建湖, 靳放
关键词：浅水波方程, PINN算法, 黏性正则化, 黏性消失解
针对经典PINN(Physics-informed Neural Networks)在求解浅水波方程间断问题时的不足，提出一种黏性耗散机制的正则化PINN算法。该算法利用黏性正则化的浅水波方程作为网络构建中的物理约束，并在损失函数中作为惩罚项，训练网络用正则化方程的光滑解逼近原方程的间断解，采用网格加密熵稳定格式的数值解作为参考，学习得原方程在整个区域的解。对满足不同初始条件的一维、二维浅水问题进行数值模拟，并与经典PINN算法进行比较，数值结果表明新算法泛化能力强，可预测任意时刻的解，分辨率高，不会出现抹平和伪振荡现象。
来源：2023年第3期
《计算物理》期刊编辑部
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