PINN在5D实验中胜过经典数值方法

发生了什么

据Towards Data Science 10月7日文章，作者对比了物理信息神经网络（PINN）与有限差分法。在1D场景中，有限差分法速度更快且精度相当；但在5D场景中，匹配PINN的0.1%误差需50亿网格点及超1TB内存，而PINN仅需89秒CPU时间。研究指出，结合Adam与L-BFGS优化器可使PINN误差降低约50倍，从而在高维问题中胜出。