用于振荡函数空间中非线性算子及建筑地震波响应的多尺度 DeepONet
数值分析
2021-11-10 v1 数值分析
摘要
本文中，我们提出一种多尺度 DeepONet 来表示高度振荡连续函数之 Banach 空间之间的非线性算子。该多尺度深度神经网络 (DNN) 利用多尺度技术，在使用 DNN 学习函数特定频率范围之前，将高频函数转换为较低频函数。多尺度概念被整合进基于非线性算子通用逼近理论的 DeepONet 中。所得多尺度 DeepONet 被证明能有效地表示建筑地震响应算子，该算子将振荡地震激励映射为振荡建筑响应。
引用
@article{arxiv.2111.04860,
title = {Multiscale DeepONet for Nonlinear Operators in Oscillatory Function Spaces for Building Seismic Wave Responses},
author = {Lizuo Liu and Wei Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.04860},
year = {2021}
}