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本研究探讨了人工智能（AI）与有限差异方法（FDM）的整合，以增强物理，工程和数据科学中偏微分方程（PDE）的数值解决方案。传统的FDM方法，尽管有效地近似于PDE的解决方案，但由于网格大小和稳定性的限制，处理高维，非线性或计算强度问题的面临限制。AI技术，尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL），提供了有希望的增强功能，包括适应性网格的细化，优化的时间步变和模型选择，可显着提高准确性和计算效率。使用基于Python的实现，这项研究研究了各种PDE的AI增强FDM，包括热方程，波动方程，
ai-aigment的有限差异方法解决PDES
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