AI时代浪潮势不可挡！深度学习PINN来袭！
物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）作为深度学习与科学计算交叉融合的前沿方向，正重新定义复杂系统建模与优化的方法论体系。与传统数据驱动方法不同，PINN通过将物理定律（如偏微分方程、守恒律等）作为软约束嵌入神经网络，实现了对物理规律的可解释性表达与高效求解。这一突破性框架在多个领域展现出强大的应用潜力：在流体力学中，PINN能够高精度模拟湍流、边界层等复杂流动现象；在材料科学领域，它被用于预测晶体生长、相变动力学等微观演化过程；在地球物理勘探中，PINN为地震波反演、地下资源探测提供了新的计算工具；而在生物医学工程中，它正推动着从细胞迁移到组织力学行为的精准建模。随着物理先验知识的深度融入与计算框架的持续优化，PINN不仅为解决高维、非线性科学问题提供了通用平台，更开启了人工智能赋能基础科学研究的新篇章。小手一抖，一分拿走！
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