ترجمه فارسی مقاله عملگر عصبی مبتنی بر سری نویمان برای حل مسئله متوسط ​​معکوس

چکیده

The inverse medium problem, inherently ill-posed and nonlinear, presents significant computational challenges. This study introduces a novel approach by integrating a Neumann series structure within a neural network framework to effectively handle multiparameter inputs. Experiments demonstrate that our methodology not only accelerates computations but also significantly enhances generalization performance, even with varying scattering properties and noisy data. The robustness and adaptability of our framework provide crucial insights and methodologies, extending its applicability to a broad spectrum of scattering problems. These advancements mark a significant step forward in the field, offering a scalable solution to traditionally complex inverse problems.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مشکل متوسط ​​معکوس ، ذاتاً بد و غیرخطی ، چالش های محاسباتی قابل توجهی را ارائه می دهد.این مطالعه با ادغام یک ساختار سری Neumann در یک چارچوب شبکه عصبی ، یک رویکرد جدید را معرفی می کند تا به طور مؤثر ورودی های چند قطبی را کنترل کند.آزمایشات نشان می دهد که روش ما نه تنها محاسبات را تسریع می کند بلکه عملکرد تعمیم را نیز به میزان قابل توجهی افزایش می دهد ، حتی با خصوصیات پراکندگی متفاوت و داده های پر سر و صدا.استحکام و سازگاری چارچوب ما بینش و روشهای اساسی را ارائه می دهد و کاربرد آن را در طیف گسترده ای از مشکلات پراکندگی گسترش می دهد.این پیشرفت ها یک قدم مهم به جلو در این زمینه است و یک راه حل مقیاس پذیر برای مشکلات معکوس پیچیده سنتی ارائه می دهد.