arXiv cs.LG· Kalp Shah, Andrei Vlad Nicula, Mihnea Andrei B\^arsan, Robert-Stefan Sofroni, Agneya Bhardwaj, Jan Jel\'inek, Alejandro Valverde Mahou·· 7 小时前AI 评分18
融合全纯神经网络求解 2D 与 3D Laplace 问题
Enriched Holomorphic Neural Networks for 2D and 3D Laplace Problems
AI 导读
研究者将全纯神经网络与由局部几何和边界条件导出的奇异函数结合，构建出按构造即满足调和性的表示，无需内部残差，网络仅凭边界数据拟合光滑余项，奇异指数可训练。该方法通过沿复零方向独立评估网络扩展至三维，在所有测试问题上均为最准确方法：精确捕捉奇异时领先数个数量级，在含大量奇异位点的 CdZnTe 辐射探测器上比次优方法提升约 1.7-2.1 倍。
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