Effiziente Lösung parametrischer partieller Differentialgleichungen mit radialen Basisfunktionen und tiefen neuronalen Netzen

Wir präsentieren den POD-DNN-Algorithmus, eine neuartige Methode, die tiefe neuronale Netze (DNNs) und radiale Basisfunktionen (RBFs) im Kontext der Proper Orthogonal Decomposition (POD) Reduktionsmethode nutzt, um die parametrische Abbildung parametrischer partieller Differentialgleichungen auf irregulären Gebieten effizient zu approximieren.