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运算符学习增强的基于物理信息的神经网络用于解决具有尖锐解的偏微分方程
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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
本文介绍了将PINN与传统线性求解器相结合的方法，以解决高频解的问题，并评估了不同参数下PINN在Poisson方程中的表现和精度。同时，文章强调了传递学习的关键作用，该混合策略在发展新型线性求解器方面具有前景。
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关键要点
- 本文探讨了PINN作为线性求解器的潜力。
- 在Poisson方程中评估了不同参数下的表现和精度。
- 强调了传递学习的关键作用。
- 提出了将PINN与传统线性求解器相结合的方法。
- 该混合策略有助于解决高频解的问题。
- 表明该混合策略在发展新型线性求解器方面具有前景。
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