复数物理信息神经网络
机器学习
2025-06-10 v2 人工智能
摘要
我们提出compleX-PINN，一种新颖的物理信息神经网络（PINN）架构，该架构融合了受柯西积分定理启发的可学习激活函数。通过优化激活参数，compleX-PINN仅需单个隐藏层即可实现高精度。实验证明，compleX-PINN能够解决对传统PINN构成重大挑战的高维问题。我们的结果表明，在这些复杂任务上，compleX-PINN始终能够实现显著更高的精度，通常将精度提高一个数量级。
引用
@article{arxiv.2502.04917,
title = {Complex Physics-Informed Neural Network},
author = {Chenhao Si and Ming Yan and Xin Li and Zhihong Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.04917},
year = {2025}
}
备注
17 pages, 6 figures