KI und die schwierigen Probleme der Welt · Physik · arXiv · 2026-10-19
Gabor-erweiterte physikinformierte neuronale Netze für schnelle Simulationen akustischer Wellenfelder
Originaltitel: Gabor-Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Fast Simulations of Acoustic Wavefields
Physikalisch informierte neuronale Netze (PINNs) zur Lösung der gestreuten Helmholtz-Gleichung passen tendenziell zuerst niedrige Frequenzen an, was die Konvergenz verlangsamt und die Genauigkeit für hochfrequente Wellenfelder verringert. Die Autoren fügen trainierbare Gabor-Basisfunktionen hinzu und lernen eine nichtlineare Abbildung von den Eingabekoordinaten auf ein benutzerdefiniertes Gabor-Koordinatensystem. Numerische Experimente mit verschiedenen Geschwindigkeitsmodellen zeigen Berichten zufolge eine schnellere Konvergenz, höhere Genauigkeit und mehr Robustheit als herkömmliche PINNs und frühere Gabor-basierte Methoden.