用AI解决计算科学难题：基于物理的神经网络(PINNs)

本文介绍了如何利用基于物理的神经网络（PINNs）解决计算科学中的难题，特别是偏微分方程（PDEs）。PINNs通过将物理定律直接融入神经网络的损失函数中，克服了传统数值方法在处理复杂系统时数据不足、计算量大、难以泛化等问题。文章详细解释了PDEs、偏导数等概念，并以二维热传导方程为例，展示了PINNs的实现过程，包括神经网络构建、损失函数定义和训练过程。结果表明，PINNs能够准确高效地模拟热扩散过程，为解决各种科学和工程难题提供了强大的工具。