pinns 离散时间 代码解读

Pinns是一种采用物理信息的神经网络算法，在离散时间内对物理问题进行建模和求解。它不依赖于传统的数学或数值分析方法，而是使用神经网络来自适应地从物理方程中学习，进而预测物理系统的行为。

Pinns的力量在于它的灵活性和精度。它能够处理各种不同的物理问题，并且能够在短时间内进行学习和预测。它还能够适应各种不同的输入数据，包括实验数据、计算数据和图像数据等。

Pinns主要由两个部分组成：物理方程和神经网络。物理方程用于定义物理问题，神经网络用于学习物理方程中的变量，并预测物理系统的演化。

物理方程通常由各种不同的变量组成，例如时间、空间、速度、温度等等。这些变量的选择直接影响结果的精度和速度。因此，需要仔细选择和操作这些变量。

神经网络通常由若干个层次组成，其中包括输入层、隐含层和输出层。输入层用于接收物理方程中的输入变量，隐含层用于处理这些变量，并将它们映射到输出层中。输出层通常包括预测结果。

在Pinns中，神经网络通常采用反向传播算法进行训练。在这个过程中，神经网络会自适应地优化模型参数，以最小化由物理方程定义的目标函数。这些目标函数通常由误差或损失函数定义，以对模型精度进行评价。

总而言之，Pinns是一种新颖的、灵活的神经网络算法，能够在离散时间内对各种物理问题进行建模和求解。它能够克服传统数学和数值分析方法的限制，并带来更高的精度和效率。