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PINNACLE: PINN 自适应网格划分和实验点选择
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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），在测试中表现出鲁棒性和精确性。
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关键要点
- 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）。
- RPINN 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。
- 在两个空间维度的拉普拉斯问题和对流扩散问题中进行了测试。
- 测试结果表明 RPINN 是一种鲁棒的方法，损失函数与解的真实误差在能量范数下相符。
- 可以通过损失函数监控训练过程，并在达到所需精度时停止训练以获得 PDE 解的神经网络逼近。
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