本文探讨了深度学习在高维随机偏微分方程求解中的应用，包括全连接深度残差网络和物理约束卷积神经网络等方法。这些方法在数值求解的精度、稳定性和效率上优于传统算法，尤其在处理复杂非线性动力学系统和随机问题时表现突出。
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