تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الموضوعات الرئيسية
  3. تقليل النماذج والشبكات العصبية

الأبحاث ضمن الموضوع : تقليل النماذج والشبكات العصبية




  • الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء للمياه الجوفية: الأدلة والحدود وخارطة الطريق
    Physics-informed neural networks for groundwater: evidence, limits, and a roadmap

    2026 | المؤلف: Qingshan Ma وآخرون | المجلة: Environmental Earth Sciences | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)

    في العقود الأخيرة، واجهت أنظمة المياه الجوفية ضغوطًا متزايدة بسبب عوامل بشرية ومناخية متنوعة، بما في ذلك النمو السكاني المتسارع، والتنمية الاقتصادية السريعة، وزيادة تقلب المناخ. أدت هذه العوامل مجتمعة إلى استخراج مفرط كبير للمياه الجوفية، مما أثار مخاوف بشأن استدامة هذه الموارد الحيوية. تقدم المراجعة المعروضة في هذا القسم حالة البحث الحالية حول الشبكات…


  • استخدام النقل الأمثل المتماشي مع التضمينات الكامنة لتحليل التدفق المنفصل
    Using optimal transport aligned latent embeddings for separated flow analysis

    2026 | المؤلف: Jonathan Tran وآخرون | المجلة: Journal of Fluid Mechanics | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)

    يتناول هذا القسم من ورقة البحث التحدي المتمثل في قياس الفروق في مجالات التدفق، لا سيما في سياق ميكانيكا السوائل والتحكم في التدفق. غالبًا ما تفشل المقاييس التقليدية مثل المسافة الإقليدية في التقاط التغيرات التوزيعية بشكل فعال. للتغلب على هذه القيود، يستخدم المؤلفون نظرية النقل الأمثل (OT)، التي تتماشى مع المسافات الإقليدية في فضاء كامن…


  • التحسين التطوري للشبكات العصبية المستندة إلى الفيزياء: آفاق وفرص Evo-PINN
    Evolutionary Optimization of Physics-Informed Neural Networks: Evo-PINN Frontiers and Opportunities

    2026 | المؤلف: Jian Cheng Wong وآخرون | المجلة: IEEE Computational Intelligence Magazine | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)

    تناقش هذه القسم قيود نماذج التعلم العميق التقليدية، التي غالبًا ما تفشل في فهم تعقيدات العالم الفيزيائي بالكامل بسبب اعتمادها على مجموعات بيانات محدودة. بالمقابل، تدمج الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء (PINNs) القوانين الفيزيائية الأساسية في عمليات تدريبها، مما يعزز أدائها في السيناريوهات التي تحتوي على بيانات محدودة. يضع هذا الدمج PINNs كنهج واعد ضمن مجال…


  • دراسة مقارنة لخوارزميات تحليل الوضع الديناميكي المعتمدة على المعلمات في دراسات الحالة الهيدروليكية الحرارية
    A Comparative Study of Parametric Dynamic Mode Decomposition Algorithms on Thermal-Hydraulics Case Studies

    2026 | المؤلف: Stefano Riva وآخرون | المجلة: Nuclear Technology | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)

    تبحث هذه الورقة البحثية في إصدارات مختلفة من خوارزمية تحليل الوضع الديناميكي البارامتري (pDMD) للتنبؤ بالأنظمة الديناميكية البارامترية، وتطبق بشكل خاص على ثلاث حالات اختبار حرارية هيدروليكية متميزة: تدفق لامع فوق أسطوانة، مجموعة بيانات مرجعية لنفس التدفق، ومرافق DYNASTY التجريبية في بوليتكنيكو دي ميلانو. تقارن الدراسة بين ثلاث طرق pDMD—التداخل مع المشغل المخفض (ROI)، التداخل…


  • DPM-Solver++: حل سريع لأخذ عينات موجهة من نماذج الانتشار الاحتمالية
    DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic Models

    2025 | المؤلف: Cheng Lu وآخرون | المجلة: Machine Intelligence Research | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)

    في هذا القسم، يبحث المؤلفون في تسريع العينة الموجهة في نماذج الانتشار الاحتمالية (DPMs)، التي أظهرت وعدًا كبيرًا في توليد الصور عالية الدقة، لا سيما في تحويل النص إلى صورة. يبرزون أنه بينما تتطلب العينة الموجهة عادةً نطاق توجيه كبير للحصول على جودة عينة مثالية، فإن الحلول عالية الرتبة الحالية، على الرغم من كونها أسرع…


  • توقع التوزيع الحراري في زعنفة متموجة متحركة باستخدام طريقة جديدة لتدريب الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء
    Predicting the thermal distribution in a convective wavy fin using a novel training physics-informed neural network method

    2024 | المؤلف: K. Chandan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)

    تدرس هذه الدراسة الاستجابة الحرارية للشفرات المتموجة المعرضة للتأثيرات الحملية وتوليد الحرارة الداخلي، باستخدام شبكة عصبية مدعومة بالفيزياء (PINN) لتحليل ديناميات نقل الحرارة. تبسط الأبحاث المعادلة التفاضلية العادية غير الخطية الحاكمة (ODE) إلى شكل بلا أبعاد وتستخدم طريقة رانج-كوتا فيلبيرغ من الرتبة الرابعة والخامسة (RKF-45) للتقييم العددي. تكشف النتائج أن زيادة الموصلية الحرارية تعزز توزيع…


حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.