PINN应用案例：神经网络求解热扩散方程高质量近似解
PINN框架的关键组成是一个特殊设计的损失函数，其中包含微分方程残差项。该残差项量化了神经网络解与PDE描述的物理定律之间的偏离程度。
PyTorch PINN实战：用深度学习求解微分方程
PINN通过将物理定律（具体表现为微分方程）融入训练过程，显著提高了数据利用效率。
PINN框架的关键组成是一个特殊设计的损失函数，其中包含微分方程残差项。该残差项量化了神经网络解与PDE描述的物理定律之间的偏离程度。
PINN通过将物理定律（具体表现为微分方程）融入训练过程，显著提高了数据利用效率。
