摘
要
物理信息约束神经网络
（
Physics-Informed Neural Networks
，
PINN
）
是一种利用神经网络结合物理模型来建模和预测复杂物理问题的算法。
该算法利用物理模型作为约束条件，结合了数据驱动和物理约束的双重优势，可以训练出具有更好泛化性能和预测精度的模型，能够准确预测模型中的重要物理参数
，
有效地解决数据稀缺性和不完整性等问题
。
近年来，
PINN
已成为机器学习和计算数学交叉学科领域内备受关注的研究热点，在理论研究和应用实践方面均取得了显著的进展，取得了十分可观的成果
。
在
应用
上，
PINN
的研究热点主
对物理信息神经网络应用的研究-13177字.docx