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PINN-BO：一种使用物理信息神经网络的黑盒优化算法
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
物理信息导向的神经网络（PINNs）是一种解决偏微分方程（PDEs）的深度学习方法。研究人员提出了一种二进制结构的物理信息导向神经网络（BsPINN）框架，用于解决解快速变化的方程的困难。数值实验表明，BsPINNs具有更高的准确性和收敛速度。
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关键要点
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物理信息导向的神经网络（PINNs）是一种解决偏微分方程（PDEs）的深度学习方法。
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PINNs 在处理解快速变化的方程时可能面临困难。
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提出了一种二进制结构的物理信息导向神经网络（BsPINN）框架。
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BsPINN 采用二进制结构神经网络（BsNN）作为组件，减少神经元连接。
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BsPINNs 在捕捉解的局部特征方面表现出色，具有更高的准确性和收敛速度。
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数值实验表明，BsPINNs 在解决 Burgers 方程、Euler 方程、Helmholtz 方程和高维 Poisson 方程时表现优异。
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BsPINNs 解决了 PINNs 中隐藏层导致过度平滑的问题，防止了 PDEs 解不光滑导致的准确性下降。
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