学习神经求解器以增强物理信息方法的参数偏微分方程求解
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对物理信息深度学习在求解偏微分方程（PDE）时面临的优化挑战进行探讨，特别是由于损失函数中的微分项导致的优化问题病态性。我们提出了一种新的求解器，通过用数据训练的物理信息迭代算法来适应每个PDE实例，从而显著加速并稳定优化过程，并实现更快的收敛。此外，本文的方法针对参数化PDE，使优化过程能够处理更广泛的PDE参数分布。
本研究探讨物理信息深度学习在求解偏微分方程时的优化问题，尤其是损失函数中的微分项带来的挑战。提出了一种新求解器，通过数据训练的物理信息迭代算法适应每个PDE实例，加速优化过程，实现更快收敛，并适用于处理更广泛参数分布的参数化PDE。
