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科学机器学习（SCIML）已成为解决部分分化方程（PDE）并解决广泛现实世界挑战的强大工具。这种感兴趣的激增导致对传统数值方法的重新评估和重新思考，强调了对更有效和可靠的方法的需求，从而整合了模型驱动和数据驱动的方法。在这种情况下，物理知识的神经网络（PINN）是解决与非线性PDE相关的前进和反问题的新型深度学习框架。尽管PINNS展示了出色的有效作用，但几种新兴的人工智能（AI）方法学值得考虑更复杂和要求的应用程序。在本演讲中，我们将探索与AI迷人世界相关的新理论和应用挑战，因为它与SCIML相交。
科学机器学习中的计算范例
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