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作者：李浓森;崔继峰;
单位：内蒙古工业大学理学院;
摘要：传统的数值求解方法面临维数灾难和效率与精度平衡等问题，而基于数据驱动的物理信息神经网络（PINN）求解方法又存在训练量冗余和在特定问题上准确性不足等问题。针对这些问题，提出一种基于PINN的自适应网络求解模型（APINN）。在修正正则化长波方程（MRLW）算例下，APINN相比于经典的PINN能更有效捕捉到方程的变化并进行精确模拟，可以在保证高精度的同时大幅度减少计算资源损耗，展示了其解决复杂偏微分方程问题的潜力。
关键词：物理信息神经网络;;自适应网格技术;;非线性偏微分方程;;MRLW方程;;数据驱动
基金资助：国家自然科学基金项目（12062018,12172333）;; 内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划资助项目（NJYT22075）
