运用机器学习方法设计原子链 人工边界条件

本文运用机器学习方法设计一维线性原子链的人工边界条件。该方法基于前馈神经网络,通过对一小部分数值解进行训练后得到人工边界条件。应用该法不需要较多先验知识,编程简单,实现速度快,算例表明数值反射较小。