本文介绍了一种结合物理知识驱动神经网络和卷积神经网络的新技术，用于解决偏微分方程问题。该方法无需预计算训练数据，仅通过物理信息的损失函数进行训练，成功应用于不可压缩Navier-Stokes方程和阻尼波动方程。

相空间是描述复杂系统行为的数学概念，软件应用程序中的相空间代表系统组件，具有引力结合的特性。测试人员认为测试是一项封装活动，但上下文的变化会影响应用程序的行为。用户行为的时间变化可能触发无限多的上下文事件和行为决策。测试通常按照脚本进行，有时间限制，结果受未声明的假设驱动。