class PhysicsInformedNN: # Initialize the class def __init__(self, x0, u0, x1, u1, layers, dt, lb, ub, q, splitIdx1, splitIdx2, splitIdx3, otherParams): self.lb = lb self.ub = ub self.x0 = x0 self.x1 = x1 self.u0 = u0 self.u1 = u1 self.layers = layers self.dt = dt self.q = max(q, 1) self.splitIdx1 = splitIdx1 self.splitIdx2 = splitIdx2 self.splitIdx3 = splitIdx3 # Initialize NN self.weights, self.biases = self.initialize_NN(layers) self.otherParams = otherParams self.L = tf.Variable([2], dtype=tf.float32) self.RL = tf.Variable([0.039], dtype=tf.float32) self.C = tf.Variable([0.412], dtype=tf.float32) self.RC = tf.Variable([1.59], dtype=tf.float32) self.Rdson = tf.Variable([1.22], dtype=tf.float32) self.Rload1 = tf.Variable([1.22], dtype=tf.float32) self.Rload2 = tf.Variable([1.22], dtype=tf.float32) self.Rload3 = tf.Variable([1.22], dtype=tf.float32) self.vIn = tf.Variable([0.87], dtype=tf.float32) self.vF = tf.Variable([0.1], dtype=tf.float32) tmp = np.float32(np.loadtxt( 'Butcher_tableau/Butcher_IRK%d.txt' % (q), ndmin=2)) weights = np.reshape(tmp[0:q ** 2 + q], (q + 1, q)) self.IRK_alpha = weights[0:-1, :] self.IRK_beta = weights[-1:, :] self.IRK_times = tmp[q ** 2 + q:]

这段代码是一个名为PhysicsInformedNN的类的初始化方法。它接受了一些参数，包括x0、u0、x1、u1、layers、dt、lb、ub、q、splitIdx1、splitIdx2、splitIdx3和otherParams。

在初始化方法中，它保存了lb和ub的值，这是表示上下界的变量。

它还保存了x0、u0、x1和u1的值，这些值表示输入和输出的初始和目标状态。

layers表示神经网络的层数。

dt表示时间步长。

q表示IRK方法的阶数。

splitIdx1、splitIdx2和splitIdx3是用于将输入分割成多个部分的索引。

initialize_NN是一个用于初始化神经网络权重和偏置的方法。

其他参数被保存在otherParams变量中。

还有一些变量L、RL、C、RC、Rdson、Rload1、Rload2、Rload3、vIn和vF，它们是用于计算的常量。

IRK_alpha、IRK_beta和IRK_times是根据给定的q值从文件加载的常数值。