该论文探讨了物理信息神经网络（PINNs）的新方法及其在偏微分方程中的应用，提出了课程规范化、序列学习和增广拉格朗日方法等技术，显著提高了训练效率和准确性，并研究了多尺度问题和数据引导的PINNs框架，展示了其在解决反问题中的有效性和鲁棒性。