AI与世界难题 · 物理学 · arXiv · 2026-10-19
用于声波场快速模拟的 Gabor 增强物理信息神经网络
原标题: Gabor-Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Fast Simulations of Acoustic Wavefields
用于求解散射亥姆霍兹方程的物理信息神经网络(PINN)倾向于先拟合低频,这会减缓收敛速度,并降低高频波场的精度。作者加入了可训练的Gabor基函数,并学习了从输入坐标到自定义Gabor坐标系的非线性映射。在多种速度模型上的数值实验据报道显示,与传统PINN和早期基于Gabor的方法相比,该方法收敛更快、精度更高、鲁棒性更强。