本文探讨了多种基于物理信息神经网络（PINNs）的技术进展，包括GLT技术、SPINN架构、DCPINN-TO拓扑优化方法和SA-PINNs自适应训练方法。这些方法在解决偏微分方程时显著提高了计算效率和准确性，展示了机器学习与物理问题结合的潜力。