本文介绍了多种物理信息神经网络（PINN）及其变体的研究进展，包括分布式PINN、有限基PINN和密集乘积PINN等。这些方法在解决非线性偏微分方程和奇异微分方程方面表现出色，提升了模型的准确性和效率。同时，研究还探讨了转移学习和数据引导的PINN框架，以增强模型的鲁棒性和训练效果。