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基于耦合的PINN算法求解偏微分方程
一、引言
偏微分方程（PartialDifferentialEquations，PDEs）在科学和工程领域中扮演着至关重要的角色。为了有效地求解这些复杂的数学问题，研究人员一直在寻找高效且准确的算法。近年来，物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks，PINN）作为一种新兴的数值求解方法，已经引起了广泛的关注。本文将探讨基于耦合的PINN算法在求解偏微分方程中的应用及其所达到的高质量结果。
二、PINN算法简介
PINN算法是一种将物理定律和神经网络相结合的数值方法。通过在神经网络中嵌入物理信息，PINN算法可以
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