本文探讨了物理知识神经网络（PINNs）的训练机制，提出了一种无需梯度加权的加速收敛方法，并研究了损失函数的作用。通过引入新的优化器MultiAdam和二阶优化器NysNewton-CG，显著提升了预测精度。研究表明，结合一阶和二阶优化方法有助于改善PINNs在解决偏微分方程中的表现。