Статья "Сравнение эффективности численных методов и нейросетевого подхода к исследованию математической модели высокочастотной геоакустической эмиссии с одним дислокационным источником" опубликована в журнале "Успехи кибернетики"

Авторы: программист лаборатории акустических исследований ИКИР ДВО РАН Сергиенко Дарья Фаритовна и ведущий научный сотрудник лаборатории моделирования физических процессов ИКИР ДВО РАН, д.ф.-м.н. Паровик Роман Иванович.

В работе проводится сравнительный анализ эффективности численных методов (Розенброка 4-го порядка, Radau, BDF, LSODA библиотеки SciPy) и нейросетевого подхода Physics-Informed Neural Networks (PINN) для решения математической модели высокочастотной геоакустической эмиссии с одним дислокационным источником на языке программирования Python.

Параллельная реализация метода Розенброка на 8 процессорах позволила значительно повысить его производительность. Сравнение проводилось по критериям точности, вычислительной стоимости и устойчивости. Показано, что подход PINN, архитектура которого специально разработана для решения задач математической физики, обеспечивает сопоставимую точность с методом Розенброка, реализованным вручную, обладая при этом рядом преимуществ, таких как простота параметризации задачи и глобальная аппроксимация решения, обеспечивающая его гладкость и отсутствие численной дисперсии, характерной для сеточных методов.

С полным текстом статьи можно ознакомиться по ссылке.

Ссылка для цитирования: Сергиенко Д. Ф., Паровик Р. И. Сравнение эффективности численных методов и нейросетевого подхода к исследованию математической модели высокочастотной геоакустической эмиссии с одним дислокационным источником. Успехи кибернетики. 2025; 6(4):106–113.