ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · arXiv · 2026-10-19
Нейронные сети с учётом физики, усиленные вейвлетами Габора, для быстрого моделирования акустических волновых полей
Оригинальное название: Gabor-Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Fast Simulations of Acoustic Wavefields
Физически информированные нейронные сети (PINN) для решения уравнения Гельмгольца для рассеянного поля склонны подгонять сначала низкие частоты, что замедляет сходимость и снижает точность для высокочастотных волновых полей. Авторы добавляют обучаемые базисные функции Габора и обучают нелинейное отображение входных координат в специальную систему координат Габора. Численные эксперименты на различных моделях скоростей, как сообщается, показывают более быструю сходимость, более высокую точность и большую робастность, чем у традиционных PINN и более ранних методов на основе Габора.