【仿真科普】融合物理定律的智能計算：PINNs的未來趨勢與挑戰

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原標題：【仿真科普】融合物理定律的智能計算：PINNs的未來趨勢與挑戰
關鍵字：物理,神經網絡,模型,定律,數據
文章來源：人工智能學家
內容字數：0字

內容摘要：

1引言
在當前的計算科學和工程領域中，代理模型發揮著越來越重要的作用，特別是在需要處理復雜物理過程和大數據分析的情況下。神經網絡作為一種強大的機器學習工具，已廣泛應用于模擬復雜的系統動態，但在精確遵守物理定律方面，傳統的神經網絡模型往往存在不足。物理信息神經網絡（Physics-Informed
Neural
Networks，簡稱PINNs）的出現，正是為了解決這一問題，它通過將物理定律直接嵌入到網絡訓練過程中，提供了一個創新的解決方案。
PINNs的核心思想是利用已知的物理定律（如偏微分方程）來指導和約束神經網絡的學習過程。這種方法不僅能增強模型的泛化能力，還能在數據稀缺的環境中提高模型的預測精度，這在傳統數據驅動的模型中是很難實現的。例如，在流體動力學和材料科學等領域，實驗數據的獲取可能非常昂貴或技術上不可行，PINNs提供了一種有效的替代方案。
此外，PINNs的應用也展示了其在多學科交叉問題中的巨大潛力。在生物醫學工程、地球科學、金融工程等領域，PINNs能夠整合來自不同領域的知識，通過物理定律強化學習過程，從而更準確地描述和預測復雜現象。例如，它們可以用于心臟電生理學中的信

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