Публікація:
Методи машинного навчання у чисельному дослідженні нелінійних крайових задач для звичайних диференціальних рівнянь

dc.contributor.authorЛеховіцький, Д. О.
dc.date.accessioned2025-03-05T11:25:06Z
dc.date.available2025-03-05T11:25:06Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присвячена використанню нейронних мереж для чисельного дослідження та розв’язку нелінійних крайових задач для диференціальних рівнянь. Нейронні мережі використовуються для апроксимації невідомої функції в методі колокацій. Параметри нейронної мережі підбираються шляхом мініміза ції функції втрат, що агрегує похибку основного рівняння та граничних умов в обраних точках колокації. Запропоновано стратегію адаптивного вибору точок колокації для покращення точності та ефективності розв’язку. Програмне рішення поставляється у вигляді Python-пакету neural-pde-solver, що включає в себе всі необхідні функції та класи. Для його реалізації використовується фреймворк машинного навчання PyTorch. Проведено низку обчислювальних експериментів для крайових задач для одно- та двовимірних нелінійних рівнянь Пуассона, а також для початково крайових задач для нелінійного рівняння теплопровідності, рівняння Бюргерса та рівнянь Нав’є-Стокса.
dc.identifier.citationЛеховіцький Д. О. Методи машинного навчання у чисельному дослідженні нелінійних крайових задач для звичайних диференціальних рівнянь : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 113 Прикладна математика / Д. О. Леховіцький ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 93 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/30013
dc.language.isouk
dc.subjectадаптивна вибірка
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectкрайові задачі
dc.subjectметод колокації
dc.subjectнаукові обчислення
dc.titleМетоди машинного навчання у чисельному дослідженні нелінійних крайових задач для звичайних диференціальних рівнянь
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_PM_Lehovitsky_DO.pdf
Розмір:
6.51 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.55 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: