適応型Vekuaカスケード：物理情報表現のための微分可能スペクトル解析ソルバー

この研究は、物理情報機械学習のためにスペクトル分析を活用する、斬新な微分可能ソルバーを探求しています。Vekua変換とその適応型カスケードに焦点を当てることで、ニューラルネットワークフレームワーク内で複雑な物理システムを解決するための洗練されたアプローチが示唆されています。

• •微分可能ソルバーを開発し、物理的制約を持つエンドツーエンド学習を可能にしました。
• •複素解析からのツールであるVekua変換を使用して、物理的知識を組み込みます。
• •スペクトル解析アプローチを使用して、物理情報表現学習の問題を対象としています。