Learning to Solve PDE-constrained Inverse Problems with Graph Networks
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Learning to Solve PDE-constrained Inverse Problems with Graph Networks
Learned graph neural networks (GNNs) have recently been established as fast and accurate alternatives for principled solvers in simulating the dynamics of physical systems. In many application domains across science and engineering, however, we are not only interested in a forward simulation but also in solving inverse problems with constraints ...
2024年4月3日
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