神经网络结合幂方法求解线性特征值问题

研究提出两类受幂方法和逆幂方法启发的神经网络，用于求解线性特征值问题，并通过数值实验验证了其在不同维度问题中的有效性。 该方法利用自动微分实现微分算子，通过优化专门设计的损失函数学习特征函数，可分别求解最大正特征值、最小特征值，以及具有先验知识的内部特征值。实验覆盖一维、二维及更高维问题，结果显示，该方法能够获得准确的特征值和特征函数近似。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。