本文提出了一种混合反向PDE网络，结合深度神经网络与偏微分方程数值算法，解决数据中的未知字段问题。该方法在泊松问题和Burgers方程中验证了其可行性和鲁棒性，并探讨了基于物理知识的深度学习框架，以提高偏微分方程的分辨率和准确性，促进物理过程的理解与模拟。

本文介绍了一种新型的混合反向问题复合框架，将深度神经网络与偏微分方程数值算法相结合，解决了大量数据中的未知字段问题。该框架在泊松问题和Burgers方程中应用并证明了其可行性和噪声鲁棒性。

本文提出了一种新型的混合反向问题复合框架，将深度神经网络与偏微分方程数值算法相结合，通过自编码器实现了域特定知识和物理约束的综合应用，解决了大量数据中的未知字段问题。在泊松问题和Burgers方程中应用和证明了其可行性和噪声鲁棒性。

本文提出了一种混合反向 PDE 网络，将深度神经网络和偏微分方程数值算法相结合，通过语义自编码器实现了域特定知识和物理约束的综合应用，解决了大量数据中的未知字段问题，并在泊松问题和 Burgers 方程中证明了其可行性和噪声鲁棒性。