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基于贝叶斯推理的物理信息神经网络
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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
该文综述了物理学启发的神经网络（PINN）的文献，介绍了其特点和优缺点。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的应用领域，以及定制化方法。虽然该方法在某些情况下比有限元方法更可行，但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PINN解决PDE、分数方程、积分微分方程和随机PDE的应用领域。
- 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。
- 在某些情况下，PINN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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