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研究用于自适应原位采样的引导信息在 PINNs 中的应用
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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
物理信息神经网络（PINNs）通过评估一组残差函数来近似解决偏微分方程和系统，本文研究了选择这些点的策略对方法精度的影响，并通过两个基准测试问题展示了方法的有效性。
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关键要点
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物理信息神经网络（PINNs）通过评估残差函数来近似解决偏微分方程和系统。
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本文研究了选择残差评估点的策略对方法精度的影响。
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没有单一的“最优”选择方法，但某些策略可以提高结果质量。
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通过Burgers' 方程和Allen-Cahn 方程的基准测试，展示了方法的有效性。
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