PINN传入矩阵求解分数阶微分方程数值解

根据引用中提到的博客文章，PINN（Physics-Informed Neural Networks）是一种使用神经网络解决常微分方程近似解的方法。它通过训练神经网络来逼近微分方程的解，并利用该网络在给定的初值条件下进行预测。

针对你的问题，求解分数阶微分方程的数值解，PINN可以用于这个目的。具体步骤如下：
1. 定义网络架构：根据引用中提到的博客文章，需要定义神经网络的结构。这可以根据具体的问题进行调整和设计。
2. 构建损失函数：在PINN中，通常使用残差作为损失函数。这意味着我们将微分方程左边的项与右边的项进行比较，并将其作为损失进行优化。具体的损失函数形式可以根据微分方程的具体形式进行定义。
3. 进行训练：通过优化损失函数，使用梯度下降等方法来训练神经网络。训练过程中，可以使用已知的数值解作为参考来进行监督学习。
4. 进行预测：在训练完成后，使用训练好的网络来进行预测。输入特定的初值条件和方程参数，可以得到近似的分数阶微分方程的数值解。

总之，通过PINN方法，我们可以使用神经网络来求解分数阶微分方程的数值解。具体的实现步骤和网络架构需要根据具体问题进行调整和设计。引用和中的博客文章提供了更具体的实现细节和代码示例，你可以参考这些资料进行更深入的了解和实践。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [神经网络学习（三）：解偏微分方程](https://blog.csdn.net/lny161224/article/details/120520609)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]