arXiv ID:
2604.18261
arXiv 提交日期: 2026-04-20
基于能量分裂的DeepRitzSplit神经算子用于相场模型 / DeepRitzSplit Neural Operator for Phase-Field Models via Energy Splitting
1️⃣ 一句话总结
该研究提出了一种名为DeepRitzSplit的新型神经算子方法,通过将经典凸-凹能量分裂方案与物理信息学习相结合,利用反应-扩散神经算子架构学习相场模型的变分形式,在保持能量耗散物理特性的同时,比传统数值方法更快地模拟凝固过程中的微观结构演化。