神经网络方法在解决偏微分方程方面具有优势，引入截断熵概念来表征训练性质，实验证明自动微分在训练速度上胜过有限差分法。
神经网络方法在科学和工程领域中解决偏微分方程具有显著优势。
在复杂区域或纳入经验数据的情况下，神经网络方法表现更佳。
引入截断熵的概念来表征训练性质。
通过实验证明截断熵能够量化随机特征模型的残差损失。
自动微分在训练速度上胜过有限差分法。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
