物理信息神经网络 PINNs和传统神经网络的区别和优点

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物理信息神经网络（PINNs）是近年来在人工智能和物理学交叉领域兴起的一种新型网络。 这类网络的特点是将物理定律（如质量守恒定律、动量守恒定律、能量守恒定律等）作为先验知识嵌入到神经网络的训练过程中，因此它们在解决偏微分方程、流体力学、固体力学等复杂物理问题时显示出了独特的优势。 用于求解纳维-斯托克斯方程的物理信息神经网络 PINNs能够在数据稀缺的情况下仍然表现良好，因为它们可以利用物理定律来指导学习过程，而不是完全依赖于大量的数据。 这使得PINNs在工程、自然科学等领域具有广泛的应用潜力，尤其是在那些数据难以获取或者实验成本高昂的领域。 这也是PINNs备受学术界和工业界关注的原因，本文将带大家从PINNs的基础到高级应用，并探讨它的必要性、与标准神经网络的差异以及应用场景。 大家有想系统学 ………………………………