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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明涉及一种大小尺度解耦求解模拟方法及系统，其中方法包括以下步骤：获取所求解物理量的初始数据；将初始数据映射到谱空间，并用谱空间的基函数展开表示，保留谱空间信息的主要部分，得到大尺度物理量；将时间作为输入，小尺度物理量的谱空间信息作为输出，建立谱神经网络架构；基于物理方程推导小尺度谱信息所满足的方程，对谱神经网络进行训练；融合大尺度物理量与训练完成的谱神经网络输出的谱空间下的小尺度物理量，得到谱空间下的全尺度物理量；将谱空间下的全尺度物理量变换回物理空间，得到全尺度物理量。与现有技术相比，本发明能够实现多尺度复杂系统的高效高精度模拟。
主权项：1.一种基于谱物理信息神经网络的大小尺度解耦求解模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取所求解物理量的初始数据；步骤二、将初始数据映射到谱空间，用谱空间的基函数展开表示，保留谱空间信息的主要部分，得到大尺度物理量；步骤三、将时间作为输入，小尺度物理量的谱空间信息作为输出，建立谱神经网络架构；步骤四、基于物理方程推导小尺度谱信息所满足的方程，对谱神经网络进行训练；步骤五、融合大尺度物理量与训练完成的谱神经网络输出的谱空间下的小尺度物理量，得到谱空间下的全尺度物理量；步骤六、将谱空间下的全尺度物理量变换回物理空间，得到全尺度物理量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 一种大小尺度解耦求解模拟方法及系统
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