PINN网络，真的太强了！

主要观点总结

本文主要介绍了PINN（物理信息神经网络）在多个领域的应用及相关的创新研究，包括在偏微分方程求解、贝叶斯数据同化、电力系统优化、界面问题处理以及从视频中推断三维流体场等方面的应用。文章还提到了PINN的优势，如计算效率高、对标注数据依赖小、能够处理复杂几何和边界计算等。

关键观点总结

关键观点1: PINN的应用广泛，涉及领域多

PINN不仅可以应用于求解偏微分方程，还可以用于处理电力系统优化、界面问题以及从视频中推断三维流体场等。

关键观点2: PINN具有计算效率高、对标注数据依赖小等优势

相比传统方法，PINN能够更快地求解问题，并且对标注数据的依赖较小。

关键观点3: PINN在算法优化方面还有很大的探索空间

文章提到，PINN还有大量未探索的算法优化空间，如自适应权重调节、新型优化器的开发等。

关键观点4: 文章提供了关于PINN的论文合集及项目代码的免费获取方式

通过扫描二维码回复“物理神经”，可以免费获取全部论文合集及项目代码。

正文

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Randomized Physics-Informed Neural Networks for  Bayesian Data Assimilation

内容： 这篇文章提出了一种名为随机物理信息神经网络的方法，用于解决带有噪声数据的逆偏微分方程（PDE）问题中的不确定性量化。rPINN 方法通过在 PINN 损失函数中引入随机噪声，并通过对随机优化问题的解来近似后验分布，从而避免了传统贝叶斯方法（如哈密顿蒙特卡洛方法 HMC 和变分推断方法 VI）在高维和非线性问题中可能遇到的收敛困难。

PHYSICS-INFORMED GNN FOR NON-LINEAR CON STRAINED OPTIMIZATION: PINCO A SOLVER FOR THE  AC-OPTIMAL POWER FLOW

内容： 这篇文章介绍了一种名为PINCO（的方法，用于解决交流最优潮流（AC-OPF）问题。AC-OPF是电力系统中的一个关键优化问题，随着能源转型的推进，其重要性日益增加。PINCO结合了图神经网络（GNN）和物理信息神经网络（PINN），能够快速、准确地求解AC-OPF问题，同时满足不等式约束。

Adaptive Interface-PINNs (AdaI-PINNs): An Efficient  Physics-informed Neural Networks Framework for Interface  Problems

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