【摘 要】
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Lacking labeled examples of working numerical strategies, adapting an iterative solver to accommodate a numerical issue, e.g., density discontinuities in the pr
【机 构】
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Mechanical Engineering, Johns Hopkins University, MD 21218, USA;Department of Mechanics and Engineer
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Lacking labeled examples of working numerical strategies, adapting an iterative solver to accommodate a numerical issue, e.g., density discontinuities in the pressure Poisson equation, is non-trivial and usually involves a lot of trial and error. Here, we resort to evolutionary neural network. A evolutionary neural network observes the outcome of an action and adapts its strategy accordingly. The process requires no labeled data but only a measure of a network's performance at a task. Applying neuro-evolution and adapting the Jacobi iterative method for the pressure Poisson equation with density discontinuities, we show that the adapted Jacobi method is able to accommodate density discontinuities.
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