PIED: Physics-Informed Experimental Design for Inverse Problems

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内容提要

本研究提出了PIED框架,利用物理信息神经网络(PINN)在有限预算下推断未知偏微分方程(PDE)参数。通过并行计算和元学习技术,PIED在处理复杂逆问题时表现优于现有方法。

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