深度学习用于模拟连续尺度上的凝聚物质系统的演变:方法和应用
Daniele Lanzoni1,2, Francesco Montalenti1, Roberto Bergamaschini1
1Department of Materials Science, University of Milano-Bicocca, 20125 Milano, Italy.
神经网络为模拟复杂系统的传统方法提供了一个有希望的,快速的替代方案. 本综述探讨了它们在时间演变研究中的应用,突出了数据驱动和基于物理的策略.
科学领域:
- 凝聚物质物理学 凝聚物质物理学
- 计算科学是一种计算科学.
背景情况:
- 连续模型对于研究复杂系统至关重要,但在高分辨率下面面临着计算挑战.
- 计算方法取得了进展,但对于大规模模拟仍然存在局限性.
研究的目的:
- 审查神经网络对时间演变问题的最先进方法.
- 在基于神经网络的模拟中使用的策略和架构的系统化.
- 展示这些新方法的多样化应用和成功使用.
主要方法:
- 文献检查,以识别和分类神经网络策略的时间依赖的进化.
- 区分数据驱动和基于物理的神经网络方法.
- 分析混合方法和结合数据和物理学的新概念.
主要成果:
- 神经网络显示出作为传统数值方案的快速和准确替代品的潜力.
- 对于依赖时间的进化模拟,使用了各种架构和策略.
- 成功的应用证明了神经网络在复杂系统建模中的有效性.
结论:
- 基于神经网络的方法为加速科学模拟提供了一个有希望的途径.
- 仍然存在挑战和缺点,需要进一步开发以广泛采用作为传统方法的替代品.
- 确定了未来的研究方向和潜在的发展.
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