基于Pinn方法的二维柏松方程求解及其Matlab实现

内容概要：本文介绍了利用物理信息神经网络(PINN)求解二维平面内柏松方程的方法，并详细阐述了在Matlab环境下的具体实现流程。首先解释了PINN的基本概念及其在求解偏微分方程方面的优势，接着逐步讲解了从定义问题、构建神经网络模型、准备训练数据、构建损失函数到最后的模型训练与验证等一系列关键步骤。文中还给出了一段简化的Matlab代码作为示例，帮助读者更好地理解和掌握整个过程。 适合人群：对数值模拟、机器学习感兴趣的科研工作者和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解PINN理论及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于研究物理现象建模、工程仿真等领域，旨在提高对复杂系统行为的理解和预测能力。通过学习本篇文章，读者可以掌握用PINN方法求解特定类型的偏微分方程的技术。 其他说明：虽然文中提供的代码仅为示意性质，但足以让初学者建立起对该领域的基本认识。对于想要深入探究的读者来说，可以根据自身需求进一步扩展和完善相关程序。