כתבה
arXiv cs.AI ·
רשתות נוירונים לוגיות: שיטה חדשה לייצור דגמים אנליטיים של פיזיקה של סלע
Data-driven rational function neural networks: a new method for generating analytical models of rock physics
במאמר זה, צוות מדענים הציגו שיטה חדשה לייצור דגמים אנליטיים של פיזיקה של סלע, המשתמשת ברשתות נוירונים. השיטה, הנקראת RafNN, מאפשרת לבנות דגמים שמשקפים את התכונות הפיזיקליות של סלע, בלי לצורך במחשבות פיזיקליות ומתמטיות מורכבות. השיטה נחשבת לחדשה ומעניינת, ומציעה תקווה להבנה טובה יותר של התכונות הפיזיקליות של סלע.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2109.08813v1 Announce Type: cross Abstract: Seismic wave velocity of underground rock plays important role in detecting internal structure of the Earth. Rock physics models have long been the focus of predicting wave velocity. However, construction of a theoretical model requires careful physical considerations and mathematical derivations, which means a long research process. In addition, various complicated situations often occur in practice, which brings great difficulties to the application of theoretical models. On the other hand, there are many empirical formulas based on real data. These empirical models are often simple and easy to use, but may be not based on physical principles and lack a proper formulation of physics. This work proposed a rational function neural networks
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית