연구진이 불규칙 메시 구조 데이터에 확장된 확산 후류 샘플링(DPS) 프레임워크를 제안하여 편미분 방정식(PDE) 역문제, 특히 전기 임피던스 단층 촬영(EIT)에 적용했습니다.
2D 삼각형 메시에서 물리적 해 공간에 대한 정확한 사전 지식을 학습하기 위해 점진적 확산 모델을 개발하고, 총 변분과 일반 티호노프와 같은 명시적 정규화 항을 통합한 RDPS 변형을 도입했습니다.
합성 및 실제 2D EIT 데이터 세트에 대한 실험 결과, RDPS는 안정적이고 물리적으로 타당한 재구성을 생성하며, 기존 최고 성능 솔버보다 우수한 성능을 보였습니다.