本研究提出了一种部分可观察的高斯过程网络（POGPN），旨在解决高斯过程中的维数灾难问题。该方法通过建模潜在函数的联合分布，利用所有子过程的观测数据，显著提升了预测性能，展现出良好的应用前景。

本文综述了深度神经网络在高维偏微分方程求解中的应用，强调其在克服维数灾难方面的优势。研究表明，深度学习方法能够高效且精确地逼近高维PDE，尤其在金融模型中表现突出。

该文综述深度神经网络求解偏微分方程的研究进展，涵盖物理约束精确控制、可微分优化、神经算子、PINN等方法，证明其可克服维数灾难，参数呈多项式增长，计算速度较传统方法提升千倍，适用于高维随机偏微分方程及复杂几何问题。