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鲁棒的物理信息神经网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了一种鲁棒版本的物理启发式神经网络（RPINN）用于求解偏微分方程（PDEs），利用能量范数计算的残差和格拉姆矩阵的倒数构建损失函数，测试中在拉普拉斯问题和对流扩散问题中表现出鲁棒性，损失函数与真实误差相符，通过训练获得PDE解的神经网络逼近。
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关键要点
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介绍了一种鲁棒版本的物理启发式神经网络（RPINN）用于求解偏微分方程（PDEs）。
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该方法利用能量范数计算的残差和格拉姆矩阵的倒数构建损失函数。
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在拉普拉斯问题和对流扩散问题中进行了测试，结果表明RPINN表现出鲁棒性。
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损失函数与真实误差相符，可以监控训练过程。
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可以在达到所需精度的真实误差下停止训练，以获得PDE解的神经网络逼近。
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