Core Concepts
Effiziente Lösung der Helmholtz-Gleichung durch Multigrid-Deep Learning-Präkonditionierer.
Stats
Wir präsentieren einen iterativen Ansatz zur Lösung der diskreten heterogenen Helmholtz-Gleichung.
Verbesserung der CNN-Präkonditionierer in Bezug auf Parameter, Rechenzeit und Konvergenzraten.
Multiskalentraining ermöglicht Skalierung auf bisher ungesehene Dimensionen.
Quotes
"Unsere Methode bietet eine schnellere, gelernte neuronale Lösung, die besser skaliert als ein Standard-Multigrid-Löser."