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一种无扩散的多层神经网络方法用于多维非线性双曲方程

A diffusion-free multi-layer neural-network method for multidimensional nonlinear hyperbolic equations

Emmanuel Lorin, Arian Novruzi

arXiv 2609.28971首次发表:更新:

发表机构

Carleton University; Centre de Recherches Mathématiques, Université de Montréal; University of Ottawa(卡尔顿大学; 蒙特利尔大学数学研究中心; 渥太华大学)

机构由 AI 辅助整理,请以论文原文为准。

AI 中文总结

本文提出LeafNet算法,通过重写守恒律系统并利用物理信息算法逼近光滑解,实现多维非线性双曲方程的无扩散计算,并给出误差分析与二维实验验证。

AI 中文摘要

本文致力于N维守恒律双曲系统(HCL)解的无扩散计算,特别是简单波的精确逼近。我们开发了LeafNet算法,该算法依赖于:i)将HCL重写为涉及光滑解的耦合系统,以及ii)逼近光滑函数的精确物理信息算法。本文提出了误差估计分析和二维数值实验,以说明所提出的策略。

英文摘要

This paper is devoted to the non-diffusive computation of solutions to $N$-dimensional hyperbolic systems of conservation laws (HCL) and more specifically the accurate approximation of simple waves. We develop the LeafNet algorithm, which relies on: i) a reformulation of HCL as a coupled system involving smooth solutions, and ii) an accurate physics informed algorithms approximating smooth functions. An error estimate analysis and two-dimensional numerical experiments are proposed to illustrate the presented strategy.

Comments35 pages, 16 figures

论文原文

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