计算物理

北大核心,JST,CSCD扩展版,WJCI,

国内刊号:11-2011/O4

国际刊号:1001-246X

计算物理杂志2024年第5期:线性积分方程原函数变换深度学习求解方法

发布日期:

作者:刘东, 陈奇隆, 王雪强

关键词:深度学习, 线性积分方程, 退化核, 原函数变换, 损失函数, 数值验证

针对深度学习数值计算方法求解积分方程, 提出求解线性积分方程的原函数变换深度学习方法, 通过被积函数的原函数变换, 将积分方程转化为纯粹的微分方程, 并给出原函数定解条件确定方法, 以及相应的神经网络损失函数生成方式。通过深度学习使得神经网络函数逼近原函数后, 将原函数求导并根据积分核的形式进行逆变换, 最终得到积分方程未知函数的数值解。通过多种典型算例数值实验证明, 本文方法具有良好的精度与适用性, 数值计算结果具有连续性的优点。

来源:2024年第5期

《计算物理》期刊编辑部

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