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PHYSICS INFORMED NEURAL NETWORKS (PINNs) FOR APPROXIMATING nonlinear dispersive pdes

Journal of Computational Mathematics 2021年第6期39卷 816-847页

作者： Genming Bai Ujjwal Koley Siddhartha Mishra Roberto Molinaro Seminar for Applied Mathematics(SAM) D-Math ETH ZurichRamistrasse 101 Centre for Applicable Mathematics Tata Institute of Fundamental Research P.O.Box 6503GKVK Post OfficeBangalore 560065India

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 *** stability of solutions of these dispersive pdes is leveraged to prove rigorous bounds on the resulting *** present several numerical experiments to demonstrate that PINNs can approximate solutions of these dispersive pdes very accurately.

关键词： nonlinear dispersive pdes Deep learning Physics Informed Neural Networks

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