Physics-Informed Deep Operator Network for 3-D Time-Domain Electromagnetic Modeling
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a modeling technique for realistic 3-D electromagnetic problems in the time domain, using a novel physics-informed deep operator network (PI-DON). The training of the PI-DON is executed in two stages. In the first stage, a neural operator is trained to approximate the curl operator in Maxwell’s equations. In the second stage, the neural curl operator is deployed with problem-specific settings to model electromagnetic fields through an unsupervised training approach, utilizing a physics-informed loss function. This unsupervised training eliminates the need to generate ground-truth data and reduces the volume of training data required, making PI-DON more efficient than traditional deep neural networks. As an electromagnetic solver, PI-DON demonstrates competitive efficiency compared to finite-difference time-domain (FDTD) solvers for a single run, even when accounting for its training time. Moreover, PI-DON shows strong generalizability, allowing for accurate and efficient uncertainty quantification and design optimization of microwave geometries without additional training. We show the high accuracy, efficiency, and robust generalizability of the PI-DON solver through the modeling and uncertainty quantification of 3-D planar microwave circuits and a metasurface unit cell.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».