Acta Numerica· 2019Q1· Derleme
Veriye Dayalı Modeller Kullanarak Ters Problemleri Çözmek
Solving inverse problems using data-driven models
- 673atıf
- Q1SCImago
- 2019yıl
Kısa özet
Bu derleme makalesi, özellikle derin öğrenme olmak üzere veriye dayalı modellerin, ters fiziksel bilgi ile birleştirilerek kötü koşullu ters problemlerin çözülmesindeki son gelişmeleri incelemektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Ters problemler, birçok bilimsel ve mühendislik uygulamasının temelini oluşturur.
- Derin öğrenme, kötü koşullu ters problemleri ele almak için fiziksel modellerle birleştirilmektedir.
- Bu yaklaşım, bu problemlerin matematiksel tutarlılığını ve pratik çözülebilirliğini artırmayı amaçlamaktadır.
- Derleme, veriye dayalı ters problemlerdeki ana katkıları kapsamaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Recent research in inverse problems seeks to develop a mathematically coherent foundation for combining data-driven models, and in particular those based on deep learning, with domain-specific knowledge contained in physical–analytical models. The focus is on solving ill-posed inverse problems that are at the core of many challenging applications in the natural sciences, medicine and life sciences, as well as in engineering and industrial applications. This survey paper aims to give an account of some of the main contributions in data-driven inverse problems.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Acta Numerica, 2019 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Matematiksel Fizik
Mathematical PhysicsMathematics