고주파수와 이질적 매체의 헬름홀츠 방정식을 해결하기 위한 신경 다격자 솔버

본 연구에서는 고주파수와 이질적 매체의 헬름홀츠 방정식을 해결하기 위해 심층 학습 기반 다격자 솔버를 제안한다. 비특성 오차 성분은 다격자 V-cycle의 표준 스무더를 사용하여 제거하고, 특성 오차 성분은 저해상도에서 대류-확산-반응 방정식을 해결하여 다루는 전략을 사용한다. 제안된 솔버는 오프라인 학습을 통해 최적화된 매개변수를 가지며, 수치 실험 결과 기존 다격자 전처리기와 심층 학습 기반 다격자 전처리기보다 우수한 성능을 보인다.