כתבה
arXiv cs.LG ·
פירוק מודלי נוירלי: קדמוניות אדריכליות מציבות
Neural Modal Decomposition: Architectural Priors from Observables
מסגרת נוירלית לפירוק מודלי של מערכות עם מספר נקודות נגישות. המאמר מציג פרקטיקה חדשה לפירוק מודלי של מערכות עם מספר נקודות נגישות, שמאפשרת לחברות טכנולוגיות לפתח מערכות עם תכונות ייחודיות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.14402v1 Announce Type: cross Abstract: Many engineering building blocks behave as multi-port linear time-invariant systems. RF cavities, photonic devices, and superconducting quantum chips, despite their different underlying physics, all share a common mathematical structure for their port-level response. Each entry of the response matrix is a sum of contributions from a small number of intrinsic resonant modes, the pole-residue form. A model capable of predicting such responses for arbitrary geometries and arbitrary port configurations, while simultaneously extracting the underlying eigenmode structure, would therefore establish a foundational design principle spanning all these domains. We propose a neural framework that learns this modal decomposition end-to-end, supervised o
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית