AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-19
ガボール基底を組み込んだ物理情報ニューラルネットワークによる音響波動場の高速シミュレーション
原題: Gabor-Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Fast Simulations of Acoustic Wavefields
散乱ヘルムホルツ方程式など偏微分方程式を解く物理情報ニューラルネットワーク（PINN）は、高周波の波動場で低周波に偏った学習により収束と精度が落ちるという問題があった。本研究は学習可能なガボール基底関数を組み込み、入力座標から独自のガボール座標系への非線形写像を学習する簡素化したPINNを提案する。数値実験では、従来のPINNや既存のガボール系手法と比べて収束が速く、精度が高く、設計や初期化への頑健性も高いとされた。