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Various solutions of the (2+1)-dimensional Hirota–Satsuma–Ito equation using the bilinear neural network method

双线性插值 畸形波 人工神经网络 通气管 双线性形式 孤子 非线性系统 偏微分方程 应用数学 物理 计算机科学 数学分析 数学 人工智能 量子力学 计算机视觉
作者
Guangzheng Zhu,Hailing Wang,Zhen-ao Mou,Lin Ying
出处
期刊:Chinese Journal of Physics [Elsevier]
卷期号:83: 292-305 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.cjph.2023.03.016
摘要

The Hirota–Satsuma–Ito equation is a well-known nonlinear partial differential equation in fluid mechanics. This paper deals with a (2+1)-dimensional Hirota–Satsuma–Ito equation through the bilinear neural network method. In the bilinear neural network method, a variety of neural network structures, including the single hidden layer and multi hidden layers neural network, are used to obtain the analytical solutions which are summarized to be of the following types: breathers, interaction of opposite waves, interaction of rogue wave and soliton, traveling waves and rogue waves. The feasibility and advantage of the proposed structures are illustrated by seeking these new solutions. Wave characteristics are exhibited by some plots of these obtained solutions.
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