【附复现代码】基于PINN的论文创新思路

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最近有一个大热门： 物理信息神经网络（PINN） ，不仅是各大顶会常客，还连登《Nature》。 PINN是将物理定律嵌入深度学习框架，约束神经网络训练的新型方法。 特别适用于解决AI交叉学科中复杂的偏微分方程。 可以说，PINN能够大大降低实验难度，让你更容易得到理想的结果，而且结合PINN的研究更具有创新性，这就是PINN现在特别好发paper的原因！ PINN这么好用，大家都学会了吗？ 本 文收集了70个PINN过去1年内的最新创新研究 ，其中有多篇研究发表在《Nature》上。而且 全部都有对应的开源代码 。 大家可以把论文下载下来，然后通过代码复现来学习如何更好的使用PINN。 下滑查看全部70个PINN创新研究 《Nature》用于解决时间相关模式分辨声子玻尔兹曼传输方程的PINN 《Nature》多层次物理学指导深度学习解决计算结构力学中的偏微分方程 《Nature》基于PI ………………………………