Ajuste de enfoques de red neuronal basados en métodos directos e indirectos para resolver la ecuación matricial similar a Yang-Baxter
Autores: Jiang, Wendong; Lin, Chia-Liang; Katsikis, Vasilios N.; Mourtas, Spyridon D.; Stanimirovi, Predrag S.; Simos, Theodore E.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Red neuronal
Variante en el tiempo
Ecuación de matriz
Regularización de Tikhonov
Experimentos numéricos
Matrices singulares
Licencia
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Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
Esta investigación presenta tres nuevos modelos de red neuronal de anulación cero (ZNN) para abordar la ecuación matricial tipo Yang-Baxter variable en el tiempo (TV-YBLME) con matrices de entrada reales variables en el tiempo (TV) arbitrarias (regulares o singulares) en tiempo continuo. Un modelo ZNN dinámico utiliza matrices de error que surgen directamente de la ecuación involucrada en el TV-YBLME. Además, se proponen dos modelos ZNN utilizando propiedades básicas del YBLME, como la descomposición del YBLME y condiciones suficientes para que una matriz resuelva el YBLME. El principio de regularización de Tikhonov permite abordar el TV-YBLME con una matriz de entrada real TV arbitraria. Experimentos numéricos, incluidas matrices de entrada TV no singulares y singulares, muestran que los modelos sugeridos manejan efectivamente el TV-YBLME.
Descripción
Esta investigación presenta tres nuevos modelos de red neuronal de anulación cero (ZNN) para abordar la ecuación matricial tipo Yang-Baxter variable en el tiempo (TV-YBLME) con matrices de entrada reales variables en el tiempo (TV) arbitrarias (regulares o singulares) en tiempo continuo. Un modelo ZNN dinámico utiliza matrices de error que surgen directamente de la ecuación involucrada en el TV-YBLME. Además, se proponen dos modelos ZNN utilizando propiedades básicas del YBLME, como la descomposición del YBLME y condiciones suficientes para que una matriz resuelva el YBLME. El principio de regularización de Tikhonov permite abordar el TV-YBLME con una matriz de entrada real TV arbitraria. Experimentos numéricos, incluidas matrices de entrada TV no singulares y singulares, muestran que los modelos sugeridos manejan efectivamente el TV-YBLME.