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PINN即物理信息神经网络Physics-Informed Neural Networks是一种将物理定律作为先验知识整合到神经网络训练过程中的方法。它之所以被称为“无网格”的主要有以下几个原因 避免传统数值解法的网格离散化在传统的数值解法中如有限元分析FMA或有限体积法FVM需要将连续的求解域离散化为网格。而PINN直接利用神经网络来表示解函数不需要这样的离散化过程。 连续性表示神经网络可以看作是一个强大的函数逼近器它能够以连续的方式表示问题的解而不是依赖于离散的点或网格。 基于导数的物理约束在PINN中物理定律通常以偏微分方程PDEs的形式被引入这些方程中的导数运算在神经网络中是连续进行的而不是在离散的网格点上计算。 灵活性和适应性由于神经网络的不依赖于网格的特性PINN在处理复杂边界和非结构化域时显示出更高的灵活性。它能够适应复杂的几何形状和边界条件而无需进行繁琐的网格生成和调整。 减少计算量传统的数值方法在网格细化时计算量会大幅增加。而PINN通过训练一个神经网络来预测整个域的解一旦训练完成预测新数据点的解的计算成本相对较低。 数据驱动与模型驱动的结合PINN结合了数据驱动方法通过数据学习解的特性和模型驱动方法利用已知的物理定律使得在某些情况下即使数据点很少也能通过物理信息来指导学习过程减少对密集数据的需求。
总的来说PINN的无网格特性使其在处理偏微分方程时比传统数值方法更加高效和灵活尤其是在需要高分辨率网格来捕捉精细特征的场合PINN可以作为一种有效的替代方案。 深度学习解pde还要分训练集测试集
太极在深度学习应用于偏微分方程PDEs的求解时是否需要划分训练集和测试集取决于应用的场景和目的。 研究或模型验证阶段通常需要划分训练集和测试集。这是为了验证深度学习模型在未见数据上的泛化能力确保模型不仅仅是记忆了训练数据而是能够对PDEs的解进行有效的预测。通过这种方式可以评估模型在处理新的或更复杂问题时的表现。 监督学习场景如果采用的是数据驱动的监督学习方法那么需要有一组带有标签的数据来训练模型这组数据就是训练集。测试集则用来评估模型的性能。 物理信息学习方法PINNs物理信息神经网络PINNs这类方法通常不需要传统意义上的训练集和测试集。它们通过引入PDE的物理规律作为先验知识直接在全域上训练。即便如此为了评估模型性能研究者仍可能划分一部分数据作为测试来验证模型在未参与训练的数据点上的表现。 实时或在线学习在一些实时或在线求解PDE的场景中可能不需要明确的训练集和测试集划分因为模型需要实时对新输入的数据进行求解。
总之是否划分训练集和测试集需要根据具体任务的要求来决定。如果目标是开发和验证一个具有泛化能力的模型那么划分数据集是一个好的做法。如果仅仅是为了求解一个特定的问题并且有足够的信心模型能够很好地泛化那么可以不进行这种划分。在科学研究和工程实践中为了确保结果的可靠性和模型的泛化能力通常推荐进行数据集的划分。
“yes”在深度学习框架下解偏微分方程PDEs时通常也需要训练集和测试集。以下是为什么需要这些集合的原因 训练集 监督学习对于监督学习任务训练集包含了输入数据和对应的标签即真实解或近似解。在解PDEs的情况下这些标签可以是通过数值方法如有限元方法在特定点获得的解或者是实验数据。物理信息在物理信息神经网络PINN中训练集通常包括边界条件和初始条件的数据点这些数据点用于确保神经网络满足PDE的物理约束。 测试集 泛化能力评估测试集用于评估模型在未见数据上的表现即模型的泛化能力。这确保了模型不仅仅是在训练数据上表现良好而且能够推广到新的、未知的场景。验证物理约束在PINN的情况下测试集可以用来验证网络是否在新的数据点上仍然满足物理定律。
以下是使用训练集和测试集的几个关键点 数据点分布在解PDEs时数据点的选择和分布非常关键。理想情况下训练集应该覆盖整个求解域并且包含边界和初始条件。测试集则应该包含一些训练集中未出现的点以评估模型的泛化能力。 数据生成对于PDEs训练数据可以通过已有的数值解法生成例如在特定的网格点上计算PDE的解。测试数据同样可以通过这种方法生成但要确保这些数据点不在训练集中。 无监督学习在某些情况下可以使用无监督学习方法来解PDEs例如通过优化网络以最小化PDE残差。在这种情况下可能不需要传统的标签数据但仍需要测试集来评估模型性能。 交叉验证在训练过程中可以使用交叉验证来调整模型的超参数并确保模型不会过拟合。 尽管深度学习解PDEs的方法与传统数值方法有所不同但训练集和测试集的使用仍然是确保模型有效性和可靠性的重要步骤。 xpgpbnd223 232
