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Une nouvelle formulation combine réseaux KAN et méthode Petrov-Galerkin pour résoudre équations aux dérivées partielles complexes, y compris les problèmes inverses.
Une nouvelle architecture neuronale utilise le résidu EDP comme entrée directe pour corriger itérativement ses propres prédictions, sans recourir aux optimiseurs classiques.