AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · জ্যোতির্বিজ্ঞান ও মহাকাশ · arXiv · 2026-10-26

বহু-মাত্রিক অশান্ত স্ব-মহাকর্ষীয় প্রবাহের জন্য ফিজিক্স ইনফর্মড নিউরাল নেটওয়ার্ক

মূল শিরোনাম: Physics Informed Neural Network for Multi-dimensional Turbulent Self-gravitating Flows

রেজোলিউশন ও মাত্রা বাড়ার সাথে সাথে অশান্ত, স্ব-মহাকর্ষীয় আণবিক মেঘের গ্রিড-ভিত্তিক সিমুলেশন ব্যয়বহুল হয়ে ওঠে, তাই লেখকেরা মেশ-মুক্ত বিকল্প হিসেবে ফিজিক্স-ইনফর্মড নিউরাল নেটওয়ার্ক (PINN) প্রয়োগ করেছেন। 2D ও 3D-তে, সাবসনিক ও সুপারসনিক সমোষ্ণ মেঘের ওপর পরীক্ষা করে এবং Athena++-এর সাথে তুলনা করে দেখা গেছে, PINN একাধিক মুক্ত-পতন সময় জুড়ে সামগ্রিক প্রবাহের বিবর্তন পুনরুদ্ধার করেছে। রেজোলিউশন 128^3 থেকে 1024^3-এ গেলে প্রশিক্ষণ ব্যয় 25%-এর কম বেড়েছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →