利用物理知识驱动的深度学习方法提高了异质固体中参数化偏微分方程的解决效率和预测准确性。通过建立热导率、温度和热流之间的联系，该方法能更准确且更快地预测温度和通量剖面。

利用物理知识驱动的深度学习方法解决异质固体中的参数化偏微分方程，通过建立热导率、温度和热流之间的联系，使用离散弱形式的损失函数定义方法，提高了训练效率。与有限元方法相比，使用训练有素的神经网络可以更准确且更快地预测温度和通量剖面。与纯数据驱动方法相比，该方法在未知情况下具有更高的准确性。

利用物理知识驱动的深度学习方法解决异质固体中的参数化偏微分方程，通过建立热导率、温度和热流之间的联系，固定边界条件，并使用离散弱形式的损失函数定义方法，提高了训练效率。与有限元方法相比，使用训练有素的神经网络可以更准确、更快地预测温度和通量剖面。该方法在未知情况下具有更高的准确性。