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一种混合有限元-深度神经网络方法用于时间相关的偏微分方程
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章综述了物理学启发的神经网络（PINN）的文献，介绍了其特点和应用领域。研究还包括了使用PINN解决PDE、分数方程、积分微分方程和随机PDE的应用。然而，该方法仍面临未解决的理论问题。
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关键要点
- 文章综述了物理学启发的神经网络（PINN）的文献。
- 介绍了PINN的特点和优缺点。
- 研究了使用PINN解决PDE、分数方程、积分微分方程和随机PDE的应用。
- 探讨了PINN的定制化方法，包括激活函数、梯度优化技术、神经网络结构和损失函数结构。
- 尽管在某些情况下比有限元方法更可行，PINN仍面临未解决的理论问题。
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