逐行手敲|用 PyTorch 从零构建物理信息神经网络 PINN

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物理信息神经网络（PINNs）在将深度学习应用于求解微分方程方面取得了突破性进展。 这些神经网络学习遵循物理定律的解，而不仅仅是拟合数据，这使得它们在科学和工程应用中尤其有用。 本文将构建一个PINN来近似求解一维热方程，这是一个广泛使用的偏微分方程（PDE），用于描述热量随时间的扩散。 本文将详细解释代码的每一部分，让大家都可以理解其目的（使用Python和PyTorch可视化结果） 大家有对PINNs感兴趣的， 小墨还为大家收集了相关学习资料，对大家了解学习PINNs非常有帮助。 点击图片即可跳转 为何使用PINN？ 传统求解PDE的数值方法，如有限元法，需要对区域进行离散化，并且随着问题维度的增加，计算成本会急剧上升。PINNs提供了一种无网格的替代方案，使得计算更加高效，适用于高维问题。 理解一维热方程 一维热方程是一个PDE， ………………………………