奇华资料的博客

霸榜一区顶刊和各大顶会！光是ICLR25就有多篇。其中模型，更是取得了预测误差直降99.2％，收敛速度狂提的拔群效果！其热度可见一斑！主要在于：一方面，这两者结合非常好出创新点。PINN作为好“水”论文的顶流，传统的改进方法，早已卷成麻花，而与注意力机制结合，则是新兴思路，还在起步阶段。另一方面，其为处理复杂数据和多种模态数据的任务，提供了全新的解决方案。注意力机制动态权重分配的特点，能够克服PINN面临梯度消失或计算效率低的缺陷，助力模型的预测准确性和泛化能力的提升。

最近一篇关于+多任务学习的成果得到了广泛关注，讲的是一种基于PINN的混合多任务学习方法，用于，发表于IEEE(Trans)中科院1区TOP，非常值得学习（下文有解析）。这种结合核心在于搭配PINN的精确物理建模能力和多任务学习的泛化、知识迁移特性，不仅能提高模型训练效率、预测准确性，还能同时减少对大量标注数据的依赖，尤其适用于复杂系统建模（如航空航天、医疗影像）和高维PDE求解，可谓当前深度学习与科学计算交叉领域的研究焦点。

过去一年，物理信息神经网络（**PINN**）以「现象级」姿态席卷科研圈：不仅在NeurIPS、ICML等顶会横扫15%+相关论文，更以**流体力学预测、材料逆向设计**等突破性成果，连续登上《Nature》正刊及子刊（附案例↓）。👉 它究竟解决了什么痛点？**用物理方程给AI戴上“镣铐”**，让神经网络从纯数据拟合转向**物理规律驱动**，一举攻克传统方法三大难题：• **数据饥渴症**：仅需1/10样本量即可建模复杂偏微分方程（如Navier-Stokes方程）

最近在淘金的时候发现基于物理信息的神经网络（简称PINN）也是个研究热点，遂研读了几篇经典论文，深觉这也是个好发论文的方向，所以火速整理了一些个人认为很值得一读的PINN论文和同学们分享。为了方面同学们更好地理解，我们先来简单了解下PINN：PINN就是将物理方程作为限制加入到神经网络之中使得拟合得到的结果更加满足物理规律，这是一种科学机器在传统数值领域的应用方法，通常用于解决交叉学科中存在微分方程难以求解问题。