利用神经网络求解微分方程

前言

  最近在学习数值优化方面的问题，参考的资料为《数值最优化方法》，北大出版社的，高立编著，这是我们班的一个大佬推荐的。其中有提到用神经网络求解微分方程的为题，而且课后习题也有和神经网络算法相关的练习，于是打算提前研究一下，还可以锻炼自己的编程能力。

离散近似解法

  最近在准备数学竞赛，刚好把微分方程又复习了一波。微分方程是由函数以及其导数组成的等式，一般而言，可以分为常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)，常微分方程按照最高阶导数的阶数可以分为一阶，二阶甚至更高阶，按照函数及其导数的次数又可分为线性微分方程和非线性微分方程。求解微分方程一般有分离变量法和常数变易法等，但是这些方法可以求解的微分方程非常有限，对于更复杂的微分方程，求解解析解几乎是不可能的，于是在实际应用一般采用近似解法。

  近似解法一般采用离散化的手段，化微分为差分，达到近似计算的效果。微分我们都很熟悉，函数f(x)在$x_0$处的导数的定义如下，
$$f(x_0{)}^{\prime }=\underset{x\to x_0}{\lim }\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}=\underset{\Delta x\to 0}{\lim }\frac{\Delta f(x)}{\Delta x}$$
当$\Delta x$很小时，有，
$$f(x{)}^{\prime }\approx \frac{f(x+\Delta x)-f(x)}{\Delta x}$$
上式也称为$f(x)$一阶差商。利用类似的办法，我们可以得到高阶差商，偏导数也有类似的差商表示。高数里头我们学过泰勒公式，对于一个函数，我们可以利用它的导数将其展开，而且还可以估计泰勒展开式与原函数的误差。

  考虑一个简单的一阶非线性微分方程$$f(x{)}^{\prime }+P(x)f(x)=Q(x)$$
这类微分方程可以用常数变易法求解，这里我们采用近似的解法。简单起见，我们将x的取值范围限定为[0,1]，边界条件为f(0)=0(这里可以为其他值，为了便于叙述，我们假定为0)。求解过程如下：

• 我们将区间范围划分为n+1个格点，得到一个序列，$X=[x_0,x_1,x_2,...,x_n]$，其中$x_0=0$,$x_n=1$，分割精度为$\Delta x=\frac{1}{n}$
• 利用中值定理，有$f(x+\Delta x)\approx \Delta xf(x{)}^{\prime }$，那么，$f(x_i)=\Delta xf(x_i{)}^{\prime }$
  这里我们利用前一点的导数值代替区间内的导数进行近似计算。
• 根据微分方程，有$f(x{)}^{\prime }=Q(x)-P(x)f(x)$。根据初值条件$f(x_0)=0$, 进行一下递推计算
  $$f(x_{i-1}{)}^{\prime }=Q(x_{i-1})-P(x_{i-1})f(x_{i-1})$$$$f(x_i)=f(x_{i-1})+\Delta xf(x_{i-1}{)}^{\prime }$$

这样我们就完成了该微分方程在[0,1]上的近似计算。

  实战一下，参考论文里给的一个例子是这样的，
$$\frac{d}{dx}\Psi (x)+(x+\frac{1+3x^2}{1+x+x^3})\Psi (x)=x^3+2x+x^2\frac{1+3x^2}{1+x+x^3}$$
$$\Psi (0)=1$$

这里参考的是medium里头作者的代码，如下：

import autograd.numpy as np
from autograd import grad 
import autograd.numpy.random as npr
from autograd.core import primitive
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

nx = 20
dx = 1. / nx

def A(x):
  '''
      Left part of initial equation
  '''
  return x + (1. + 3.*x**2) / (1. + x + x**3)


def B(x):
  '''
      Right part of initial equation
  '''
  return x**3 + 2.*x + x**2 * ((1. + 3.*x**2) / (1. + x + x**3))


def f(x, psy):
  '''
      d(psy)/dx = f(x, psy)
      This is f() function on the right
  '''
  return B(x) - psy * A(x)


def psy_analytic(x):
  '''
      Analytical solution of current problem
  '''
  return (np.exp((-x**2)/2.)) / (1. + x + x**3) + x**2

x_space = np.linspace(0, 1, nx)    
y_space = psy_analytic(x_space)
psy_fd = np.zeros_like(y_space)
psy_fd[0] = 1. # IC

for i in range(1, len(x_space)):
  psy_fd[i] = psy_fd[i-1] + B(x_space[i]) * dx - psy_fd[i-1] * A(x_space[i]) * dx
plt.figure()
analyticSolution, = plt.plot(x_space, y_space,'r-')
differentialSolution, = plt.plot(x_space, psy_fd,'g-')
plt.legend([analyticSolution,differentialSolution],['analytic solution','differential solution'],loc='upper left')
plt.show()
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当格点的数量为10时，效果如下：

当格点的数量为20时，效果如下：

当区间分割得越细，计算的结果相较于解析解就越接近，当然，计算所需要的时间也随之线性增加。

  对于更高阶的微分方程，就需要利用更高阶的差分了。

神经网络求解微分方程

  接下来就是本篇文章的主题了，利用神经网络求解微分方程。神经网络从数学意义上来理解就是一个函数逼近器，它可以利用优化算法(back propagation)来逼近任意的函数，模型越复杂，表征能力越强，优化难度也越高。利用神经网络求解微分方程也是利用了神经网络模型的这一特点。

  考虑这样一个微分方程，
$$G(x,\Psi (x),\nabla \Psi (x),{\nabla }^2\Psi (x))=0,\forall x\in D$$
其中，$x\in R^n,D\subset R^n$。边界条件域为$\partial D$。为了满足边界条件，方程的可行解表示如下：
$${\Psi }_t(x,p)=\hat{\Psi }(x)+F(x)N(x,p)$$
其中，$\Psi (x)=\hat{\Psi }(x),F(x)=0,\forall x\in \partial D$，$N(x,p)$是前馈神经网络，p是神经网络的参数。这个表达式很巧妙，因为它已经考虑了边界条件，所以我们在优化神经网络参数的时候就不用额外的考虑边界条件了。构造$\Psi (x)$和$F(x)$需要额外考虑，不过一般是采用关于x的多项式，后面我们会结合例子来进行讲解。

  有了可行表达式，接下来就需要寻找优化的目标函数了。我们仍然将可行域$D$进行离散化处理，将其划分为一个格点集 D ^ = { x ( i ) ∈ D , i = 1 , 2 , . . . , m } \hat D=\{x^{(i)}\in D,i=1,2,...,m\} D^={x(i)∈D,i=1,2,...,m}，微分表达式在$\hat{D}$上成立，即：
$$G(x^{(i)},\Psi (x^{(i)}),\nabla \Psi (x^{(i)}),{\nabla }^2\Psi (x^{(i)}))=0,\forall x^{(i)}\in \hat{D}$$
优化的目标函数为：
$$J(p)=\sum _{i=1}^{m}G(x^{(i)},\Psi (x^{(i)}),\nabla \Psi (x^{(i)}),{\nabla }^2\Psi (x^{(i)}){)}^2$$
让目标函数最小，也就是让可行解在格点集上无限接近微分表达式，最终，有
$$p^{\ast }=\arg \min J(p)$$

  接下来就直接上实例了。优化目标函数需要进行微分运算，对于简单的函数，可以手动求微分，对于复杂的函数，手动求解积分较为复杂，一般采用Autograd来进行求解。实例中的微分表达式和刚才离散方法中的相同。优化的方法是采用梯度下降，同时控制下降速率。用到的是一个简单的三层神经网络：

对于上述微分式，采用神经网络的计算方法得到的一个可行解表示如下：
$$\Psi (x)=1+xN(x,p)$$
这样，对$\Psi (x)$求导如下：
$$\frac{d}{dx}\Psi (x)=N(x,p)+x\frac{d}{dx}N(x,p)$$
神经网络$N(x,p)$的输入输出计算如下：

def neural_network(W, x):
    a1 = sigmoid(np.dot(x, W[0]))
    return np.dot(a1, W[1])
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3

其中，x是输入，w是系数。$N(x,p)=sigmoid(xW[0])W[1]$

神经网络关于x的导函数$\frac{d}{dx}N(x,p)$计算如下：

def d_neural_network_dx(W, x, k=1):
    return np.dot(np.dot(W[1].T, W[0].T**k), sigmoid_grad(x))
1
2

$\frac{d}{dx}N(x,p)=W[1{]}^{T}W[0{]}^T(sigmoid(x))$

损失函数计算如下:

def loss_function(W, x):
    loss_sum = 0.
    for xi in x:
        net_out = neural_network(W, xi)[0][0]
        psy_t = 1. + xi * net_out
        d_net_out = d_neural_network_dx(W, xi)[0][0]
        d_psy_t = net_out + xi * d_net_out
        func = f(xi, psy_t)       
        err_sqr = (d_psy_t - func)**2
        loss_sum += err_sqr
    return loss_sum
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这里的计算稍复杂一些，需要指出的是，上式中的$d\_psy\_t-func$就是我们之前提到的微分表达式G，有兴趣的话可以查看完整的代码，为了缩短文章的篇幅，我没有把全部的代码贴上来。
最后运行的效果如下：

这是n=100时运行的效果，由于区间为[0,1]，此时利用离散的解法可以很好的近似解，而利用神经网络的解法不但时间长，而且效果没有近似解法好。

总结

  原论文中还有更复杂的微分方程，思路都是类似的。对于神经网络的解法，还有一个问题在于算法的收敛性，一般是设定最大循环次数或者利用滑动平均的办法判断当前迭代是否收敛；其次，这种解法比较耗时间，主要原因还是因为微分的计算比较麻烦；此外，还有可能陷入局部最优。这也算是连续函数优化的范畴了。

参考资料

• Artificial Neural Networks for Solving Ordinary and Partial Differential Equations
• Neural networks for solving differential equations
• Solving differential equations using neural networks