Физически информативные модели машинного обучения, такие как PINN, объединяют нейронные сети с физическими законами для точного моделирования сложных процессов. Они позволяют совмещать высокую гибкость нейронных сетей с точностью физических уравнений, что делает их мощным инструментом для решения разнообразных задач в науке и инженерии.

Решение дифференциальных уравнений посредством физически осведомленных нейронных сетей