物理信息神经网络为什么加入物理约束后pinn预测值是一条直线?
2024-12-27 阅读 64
物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks，PINNs）是一种结合了神经网络和物理方程的方法，用于解决偏微分方程相关的问题。当在PINNs中加入物理约束时，实际上是在网络的损失函数中引入了物理方程，这样网络在训练过程中会更加倾向于满足物理规律。
当PINNs学习到足够的数据和物理约束后，预测值会逐渐收敛到满足物理方程的解，因此在某些情况下，PINNs的预测结果会呈现出一条直线的形式。这是因为神经网络在学习过程中会逐渐逼近满足物理方程的解，而物理方程通常是线性的，因此在一些情况下，PINNs的预测结果会表现为一条直线。
更新于 2024年12月27日
