Partiella differentialekvationer (PDE) med gränsförhållanden (Dirichlet eller Neumann) definierade på gränser med enkel geometri har framgångsrikt behandlats med sigmoida perceptroner i tidigare arbeten [1, 2]. Denna artikel behandlar fallet med komplexa gränsgeometri, där gränsen bestäms av ett antal punkter som tillhör den och är nära belägna, för att erbjuda en rimlig representation. Två nätverk används: ett flerskikts perceptron och ett radiellt funktionsnätverk. Den senare används för att redogöra för den exakta tillfredsställelsen av gränsförhållandena. Metoden har framgångsrikt testats på tvådimensionella och tredimensionella PDE och har gett korrekta resultat.
Lagaris m.fl. REF använde två nätverk: ett flerskikts perceptron och ett radiellt funktionsnätverk för att lösa partiella differentialekvationer (PDE) med gränsförhållanden (Dirichlet eller Neumann) definierade på gränser med komplexa gränsgeometri.
Neural Network Methods for Boundary Value Problems with Irregular Boundaries
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}