dnnmatlab代码-FourierBase-MscaleDNN:FourierBase-MscaleDNN

dnn matlab代码主意 这项工作被用于通过傅立叶思想的DNN技术解决一类多尺度pde问题。 抽象的 具有多个尺度的非线性偏微分方程（PDE）在科学和工程领域是非常麻烦的问题。 在这项工作中，我们将探索通过多尺度深度神经网络（MscaleDNN）算法解决这类PDE。 这种基于MscaleDNN的算法具有吸引力，因为它具有处理多尺度问题的潜力。 受傅里叶展开和分解的启发，引入了两个局部和平滑的激活函数，即正弦和余弦函数，以增强MscaleDNN的性能。 此外，MscaleDNN体系结构对不同的神经层采用了倾斜激活功能。 通过介绍低维和高维欧几里得空间中自变量的不同尺度的$ p $ -Laplacian问题的数值示例，我们证明了改进的MscaleDNN算法是可行的，并且对于这两个方面的多尺度问题都可以获得良好的精度规则域中的低频和高频振荡情况。 注意： 可以在解释器python3.6或python3.7下的tensorflow--1.14或1.15中实现代码 2D辅助matlab代码/ p = 2中的matlab代码对于E1，E2，E3和E4很有用。 2D辅助matlab代码/ p\n=