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A Deep Learning Method for Computing Eigenvalues of the fractional schrödinger operator

Journal of Systems Science & Complexity 2024年第2期37卷 391-412页

作者： GUO Yixiao MING Pingbing LSEC Institute of Computational Mathematics and Scientific/Engineering ComputingAcademy of Mathematics and Systems ScienceChinese Academy of SciencesBeijing 100190China School of Mathematical Sciences University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China

The authors present a novel deep learning method for computing eigenvalues of the fractional schrödinger *** proposed approach combines a newly developed loss function with an innovative neural network architecture that incorporates prior knowledge of the *** improvements enable the proposed method to handle both high-dimensional problems and problems posed on irregular bounded *** authors successfully compute up to the first 30 eigenvalues for various fractional schrödinger *** an application,the authors share a conjecture to the fractional order isospectral problem that has not yet been studied.

关键词： Eigenvalue problem deep learning fractional schrödinger operator isospectral problem

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