Investigation of KAN-Based Physics-Informed Neural Networks for EMI/EMC Simulations
机器学习
2025-03-12 v2
摘要
本文的主要目标是探讨采用基于物理信息的神经网络 (PINN) 技术，特别是 KolmogorovArnold 网络 (KANs)，来促进电磁干扰 (EMI) 模拟的可行性。该方法介绍了一些常见的电磁问题表述，以及如何使用 AI 驱动解决方案来替代冗长且复杂的全波数值模拟。该研究可能为具有更低能耗和可实现计算容量的绿色 EMI 模拟工作流程开辟新视野。
引用
@article{arxiv.2405.11383,
title = {Investigating KAN-Based Physics-Informed Neural Networks for EMI/EMC Simulations},
author = {Kun Qian and Mohamed Kheir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.11383},
year = {2025}
}
备注
8 pages