Ученые из Университета Брауна представляют Symplectic Graph Neural Networks (SympGNNs) для революционного моделирования высокоразмерных гамильтоновых систем и преодоления проблем сохранения энергии и классификации узлов.

 Researchers from Brown University Introduce Symplectic Graph Neural Networks (SympGNNs) to Revolutionize High-Dimensional Hamiltonian Systems Modeling and Overcome Challenges in Energy Conservation and Node Classification

Внедрение Symplectic Graph Neural Networks (SympGNNs) в моделирование высокоразмерных гамильтоновых систем

Сочетание вычислительной физики и машинного обучения привело к значительному прогрессу в понимании сложных систем, особенно благодаря нейронным сетям. Graph neural networks (GNNs) стали мощным инструментом для моделирования взаимодействий в физических системах за счет их способности управлять данными-насыщенной средой.

Применение в реальных задачах

Метод SympGNNs предлагает решение для идентификации систем и классификации узлов, повышая точность прогнозов в условиях недостатка данных, например, в сложных физических системах, где сбор данных затруднен.

Результаты и преимущества

Исследование показывает, что SympGNNs превосходят существующие методы по точности и сохранению энергии, а также успешно решают проблемы сглаживания и гетерофилии. Это подтверждает потенциал SympGNNs для различных применений в вычислительной физике и машинном обучении.

Применение в бизнесе

Если вы хотите внедрить ИИ в свою компанию, обратитесь за советом на нашем Telegram-канале. Используйте ИИ-решения от Flycode.ru для изменения ваших бизнес-процессов.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект