Thomas B. Osburn

高精度引力波源建模长期回避机器学习，因为神经网络自带噪声底。研究者把图神经网络训练成迭代求解器的预条件器，让传统GMRES保留最终精度、只负责加速。在非对称质量双黑洞的高频椭圆方程上，最难参数区所需GMRES迭代次数比基础ILU少2至15次，墙钟时间比次优方法少2至4倍。

高精度引力波源建模长期回避机器学习，因为神经网络自带噪声底。研究者把图神经网络训练成迭代求解器的预条件器，让传统GMRES保留最终精度、只负责加速。在非对称质量双黑洞的高频椭圆方程上，最难参数区所需GMRES迭代次数比基础ILU少2至15次，墙钟时间比次优方法少2至4倍。