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Adaptive Physics-Informed Neural Networks: A Review
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内容提要
本研究综述了物理信息神经网络（PINNs）在求解偏微分方程（PDEs）时的收敛性问题，提出通过转移学习和元学习提升训练效率，以便在数据稀缺的情况下更快适应新PDE，并指出未来的研究方向。
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关键要点
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本研究综述了物理信息神经网络（PINNs）在求解偏微分方程（PDEs）时的收敛性问题。
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提出通过转移学习和元学习提升训练效率。
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在数据稀缺的情况下，PINNs能够更快适应新PDE。
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研究推动了PINNs在科学和工程应用中的广泛采用。
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指出了未来研究的有前景方向。
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