【摘 要】
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It has still been difficult to solve nonlinear evolution equations analytically.In this paper,we present a deep learning method for recovering the intrinsic non
【机 构】
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Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing, East China Normal University, Shanghai, 200062,Chi
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It has still been difficult to solve nonlinear evolution equations analytically.In this paper,we present a deep learning method for recovering the intrinsic nonlinear dynamics from spatiotemporal data directly.Specifically,the model uses a deep neural network constrained with given governing equations to try to learn all optimal parameters.In particular,numerical experiments on several third-order nonlinear evolution equations,including the Korteweg-de Vries (KdV) equation,modified KdV equation,KdV-Burgers equation and Sharma-TassoOlver equation,demonstrate that the presented method is able to uncover the solitons and their interaction behaviors fairly well.
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