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Coupling-informed operator inference: Structure-preserving reduced-order modeling for multi-physics equations
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DOI：10.1016/j.jcp.2026.115145.png)
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摘要
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• 提出耦合信息感知算子推理方法，将控制方程的结构/稀疏性嵌入约束条件中构建结构保持的多物理场降阶模型。• 对每个物理场实施多基POD，以显式地从控制方程构造场间相互作用。• 采用掩码来约束回归到非零项，并引入主导分量截断以降低复杂度。• 在三个具有非线性及时变参数特征的多物理场基准测试中，展示了相较于传统算子推理方法显著提高的精度和鲁棒性。
Keyword:
Coupling-informed operator inference
Structure-preserving reduced-order model
Physics-informed learning
Multi-physics dynamical system
期刊
IF:
3.8
论文数:
1.6W
被引数:
7.4W
机构
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