ptorch pinn求解间断初值双曲守恒问题的预测解和真实解并画出预测解和精确解的误差图的代码

首先，需要准备好双曲守恒问题的数据集，包括真实解和初值条件。然后，使用PINN算法求解预测解，并计算误差。

下面是一个基本的代码框架：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义双曲守恒问题的真实解
def true_solution(x, t):
    # ...

# 定义双曲守恒问题的初值条件
def initial_condition(x):
    # ...

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # ...

    def forward(self, x, t):
        # ...

# 定义损失函数
def loss_fn(pred, true):
    # ...

# 定义训练过程
def train(model, optimizer, x, t, true_u):
    # ...

# 定义测试过程
def test(model, x, t, true_u):
    # ...

# 定义主函数
def main():
    # 准备数据集
    # ...

    # 定义模型和优化器
    # ...

    # 训练模型
    # ...

    # 测试模型
    # ...

    # 画图
    # ...

if __name__ == '__main__':
    main()

准备数据集的过程可以根据具体的问题进行编写，例如使用有限差分法生成真实解和初值条件。神经网络模型的具体实现可以使用PyTorch或其他深度学习框架进行编写。损失函数可以基于真实解和预测解的差异定义，例如均方误差或L1损失。训练和测试过程中需要注意输入数据的格式和模型的输出格式。最后，可以使用Matplotlib等工具画出预测解和真实解的误差图。