【摘 要】
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本文提出了一种基于人工神经网络(ANN)的WENO重构方法,用ANN来近似WENO-JS中的非线性权重,其中ANN的输入为用于五阶WENO求解的模板中的五点函数值,输出为三个子模板的光滑性
【机 构】
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中国海洋大学数学科学学院,山东科技大学数学与系统科学学院
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本文提出了一种基于人工神经网络(ANN)的WENO重构方法,用ANN来近似WENO-JS中的非线性权重,其中ANN的输入为用于五阶WENO求解的模板中的五点函数值,输出为三个子模板的光滑性指标,光滑性指标可直接转化为对应的非线性权重,用于WENO重构。数值实验表明,与WENO-JS相比,WENO-ANN能保持精度,且数值色散耗散较低。
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