作者信息：
学院：计算机学院
作者：李野
学院：电子信息学院
作者：陈思祺
论文简介：
基于物理信息的神经网络在求解含时偏微分方程时容易遭遇训练失败的难题，其核心在于普通的损失函数违反了时间因果定律。本文通过结合隐式时间差分格式和迁移学习方法，能够捕捉到含时偏微分方程解的动态变化，相比SOTA方法提高效率4-40倍。
论文链接：
https://doi.org/10.24963/ijcai.2024/497
