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SS-ESOAP: 物理学に基づいた学習のための自己スケール適応型事前調整
SS-ESOAP: Self-Scaled Adaptive Preconditioning for Physics-Informed Learning
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SS-ESOAP は、PINN の悪条件の目標を最適化するために、SOAP プレコンディショナーに基づくスカラーセカント エネルギー補正と適応ベース更新を導入します。 8 つの PDE ベンチマークのうち 6 つで最低の残差が達成され、追加のグローバル ステート オーバーヘッドを導入することなく、SOAP と比較して収束精度が大幅に向上しました。
重要度
65
/100
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