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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