Evolutionary Two-Stage Hyperparameter Optimization Strategies for Physics-Informed Neural Networks

F. Buzaev; D. Efremenko; E. Bugaev; Andrei Ermakov; D. Derkach; Daria Pugacheva; F. Ratnikov

doi:10.48550/arXiv.2606.20442

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

8 сентября 2026 г.

Алгебра, геометрия, ИИ: российские и вьетнамские математики обсудили современные исследования

Делегация ученых из Ханоя посетила ФКН НИУ ВШЭ, а затем приняла участие в российско-вьетнамской конференции в Санкт-Петербурге. Мероприятия стали частью трехлетнего проекта «Гибкость и вычислительные методы». За время его реализации исследователи подготовили совместные публикации и получили новые математические результаты.

8 сентября 2026 г.

Как оценивать знания студентов в эпоху ИИ

Ученый НИУ ВШЭ предложил блок-схему, которая помогает преподавателю решить, как оценивать студентов, если они пользуются искусственным интеллектом. Она показывает, где применение нейросети лучше ограничить, а где сделать частью обучения. Статья опубликована в журнале IT Professional.

7 сентября 2026 г.

В НИУ ВШЭ пройдет конференция для представителей наук, изучающих медицину и здоровье

С 3 по 5 декабря в Москве состоится междисциплинарная научная конференция с международным участием «Коморбидное поле 3.0: социальное благополучие, здоровье и медицина во множественных контекстах», которая будет организована Центром сравнительных исследований социального благополучия НИУ ВШЭ при участии факультета гуманитарных наук и Санкт-Петербургской школы гуманитарных наук и искусств НИУ ВШЭ, Европейского университета в Санкт-Петербурге и Сеченовского университета. Заявки на участие принимаются до 4 октября.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Evolutionary Two-Stage Hyperparameter Optimization Strategies for Physics-Informed Neural Networks

Бузаев Ф. А., Ефременко Д. С., Бугаев Е. П., Andrei Ermakov, Деркач Д. А., Daria Pugacheva, Ратников Ф. Д.

Язык: английский

DOI

Ключевые слова: Physics-informed neural networks

В книге

AI & PDE: ICLR 2026 Workshop on AI and Partial Differential Equations

[б.и.], 2026.

Application of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Inverse Advection-Diffusion Problem to Localize Pollution Sources

Ivan Chuprov, Деркач Д. А., Dmitry Efremenko и др., , in: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская конференция с международным участием, ПаВТ'2025. Короткие статьи и описания плакатов.: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. P. 16–35.

Добавлено: 24 июня 2025 г.

Application of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Inverse Advection-Diffusion Problem to Localize Pollution Sources

Деркач Д. А., Ефременко Д. С., Чупров И. А. и др., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2503.18849.

Добавлено: 25 марта 2025 г.

COMPLETE CHARACTERIZATION OF AXISYMMETRIC TURBULENT JET USING BACKGROUND ORIENTED SCHLIEREN AND PHYSICS-INFORMED NEURAL NETWORK

Ганичев А. А., Heat Transfer Research 2024 Vol. 56 No. 5 P. 17–35

Добавлено: 21 марта 2025 г.

Inferring Parameters and Reconstruction of Two-dimensional Turbulent Flows with Physics-informed Neural Networks

V. Parfenyev, M. Blumenau, I. Nikitin, JETP Letters 2024 Vol. 120 No. 8 P. 599–607

Obtaining system parameters and reconstructing the full flow state from limited velocity observations using conventional fluid dynamics solvers can be prohibitively expensive. Here we employ machine learning algorithms to overcome the challenge. As an example, we consider a moderately turbulent fluid flow, excited by a stationary force and described by a two-dimensional Navier–Stokes equation with ...

Добавлено: 4 ноября 2024 г.

Machine Learning. Special Issue of the ACML 2023

Бузаев Ф. А., Gao J., Чупров И. А. и др., Springer, 2023.

Добавлено: 20 января 2024 г.

Scaling transformation of the multimode nonlinear Schrödinger equation for physics-informed neural networks

Чупров И. А., Ефременко Д. С., Gao J. и др., / Series 2209 "[cs.NE]". 2022. No. 2209.14641.

Добавлено: 20 января 2024 г.