本文探讨了一种基于人工神经网络的无网格Schwarz型非重叠域分解方法，旨在解决偏微分方程的正向和反向问题。通过结合物理信息神经网络（PINNs）与传统数值模型，研究了加速神经网络训练的方法，并提出了域自适应PINN和新型PPINN结构等改进技术，以提高复杂问题的解决效率和准确性。