PINNs 的综合分析：变体、应用与挑战
计算工程、金融与科学
2025-05-30 v1 人工智能
摘要
物理信息神经网络 (PINNs) 已成为一种求解微分方程的强大计算工具。然而，这些模型的适用性仍处于初始阶段，需要更多标准化以获得更广泛的普及。通过本综述，我们全面概述了 PINNs 方法，探讨了与其架构、变体、应用领域、现实用例、挑战等相关的各个方面。尽管已有相关综述，但它们未能提供全面的视角，因为它们主要侧重于不同的应用场景，或将其研究局限于浅显的层面。本综述试图通过结合 PINNs 的最新进展和最先进研究，对所有这些因素进行详细分析，以弥合现有文献中的空白。此外，我们讨论了 PINNs 实现中普遍存在的挑战，并提出了一些未来的研究方向。本综述的总体贡献可概括为三个部分：PINNs 架构和变体的详细概述；PINNs 在不同方程和应用领域上突出其特性的性能分析。最后，我们对当前问题和未来研究方向进行了详细讨论。
引用
@article{arxiv.2505.22761,
title = {A comprehensive analysis of PINNs: Variants, Applications, and Challenges},
author = {Afila Ajithkumar Sophiya and Akarsh K Nair and Sepehr Maleki and Senthil K. Krishnababu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.22761},
year = {2025}
}