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谷歌AI:學(xué)習(xí)更好的偏微分方程仿真方法

凡億PCB ? 來源:YXQ ? 2019-07-30 10:20 ? 次閱讀

研究人員已經(jīng)開始探索使用ML在高性能計(jì)算方面提供持續(xù)改進(jìn)的可能,以解決偏微分方程和科學(xué)計(jì)算中的困難計(jì)算問題。他們發(fā)現(xiàn),ML可以用來學(xué)習(xí)在更粗的網(wǎng)格上更好地表示PDEs。

他們能夠改進(jìn)現(xiàn)有的方案,用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)化規(guī)則取代基于人類深刻洞察力的啟發(fā)式。根據(jù)他們的說法,他們在ML模型中發(fā)現(xiàn)的規(guī)則是復(fù)雜的,他們并不完全理解這些規(guī)則,但是他們集成了復(fù)雜的物理原理,比如“上卷”的概念。為了精確地模擬流體中向你吹來的東西,你應(yīng)該順著風(fēng)吹來的方向向上看。下面是他們在一個(gè)簡單的流體動力學(xué)模型上的結(jié)果的一個(gè)例子。

本研究的重點(diǎn)是提高技術(shù),以解決更大規(guī)模的模擬現(xiàn)實(shí)世界的科學(xué)計(jì)算問題,如天氣和氣候預(yù)測。

研究人員還展示了一種將機(jī)器學(xué)習(xí)和物理有效結(jié)合起來的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以與傳統(tǒng)模擬方法中的組件相結(jié)合,從而在復(fù)雜的高維空間中學(xué)習(xí)插值的最優(yōu)規(guī)則,而不是從零開始學(xué)習(xí)物理。

通過這樣的研究,我們可以期待更多的增強(qiáng)工程系統(tǒng)、自然現(xiàn)象仿真、知識發(fā)現(xiàn)、可視化數(shù)據(jù)處理以及更好的優(yōu)化手段。


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原文標(biāo)題:PADS特訓(xùn)班學(xué)員2層板學(xué)習(xí)心得分享

文章出處:【微信號:FANYPCB,微信公眾號:凡億PCB】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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