万万没想到！
今年诺贝尔物理学奖居然颁发给了
人工神经网络和机器学习！
两位获奖者分别为约翰·霍普菲尔德 （John Hopfield）和图灵奖得主、AI教父杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）
"以表彰他们利用人工神经网络进行机器学习的奠基性发现和发明"
诺贝尔奖委员会在一份声明中称：“尽管计算机无法思考，但现在，机器已经可以模仿人的记忆并具备学习等功能。今年的物理学奖得主为实现这一目标作出了贡献。”
这二位获奖者所作出的贡献就在于——利用物理学训练人工神经网络。
这一趋势意味着，物理规律不仅存在于自然界中，在数字世界（计算机模型、模型创建的虚拟世界）中同样发挥着制约作用
此外，AI与物理学等基础科学存在千丝万缕的联系，基础科学不仅为AI筑起了基座，同时其发现和理论也为AI研究提供了启发和灵感。
AI——基于人工神经网络的机器学习，正在彻底改变科学、工程和日常生活！！！
既然如此！我来给大家分享一下我整理的最新的物理信息神经网络（PINNs）研究论文！
吸吸喜气！get到这个科研选题，发个顶会简直是分分钟的事情！
需要的同学添加工中号【沃的顶会】 回复 PINNs 即可全部领取
HYRESPINNS: A DAPTIVE HYBRID RESIDUAL NET-WORKS FOR LEARNING OPTIMAL COMBINATIONS OF NEURAL AND RBF COMPONENTS FOR PHYSICS-INFORMED MODELING
文章解析
本文提出了一种新的物理信息神经网络（PINNs）架构——HyResPINNs，通过结合标准神经网络和径向基函数（RBF）网络，并在双层自适应残差块中动态学习两者的贡献。该方法在捕捉平滑和非平滑特征方面表现出色，提高了模型的准确性和鲁棒性。
创新点
1.提出了HyResPINNs，结合了标准神经网络和RBF网络的双层自适应残差块。
2.通过自适应学习机制动态平衡NN和RBF网络的贡献，提高模型性能和稳定性。
3.展示了HyResPINNs在多种基准问题上优于传统PINNs和其他最先进方法。
需要的同学添加工中号【沃的顶会】 回复 PINNs 即可全部领取
Fourier PINNs: From Strong Boundary Conditions to Adaptive Fourier Bases
文章解析
本文研究了物理信息神经网络（PINNs）在学习高频和多尺度问题时的挑战。通过分析强边界条件（BC）PINNs的成功机制，提出了一种新的方法——傅里叶PINNs，该方法通过预定义的密集傅里叶基增强PINNs，能够更好地学习高频成分，并且不受特定边界条件或问题域的限制。
此外，还开发了一种自适应学习和基选择算法，通过交替优化神经网络基、估计傅里叶和神经网络基系数以及系数截断，灵活地识别重要频率并削弱名义频率，从而更好地捕捉目标解的功率谱。
创新点
1.提出了傅里叶PINNs，通过预定义的密集傅里叶基增强PINNs，改善了高频成分的学习。
2.开发了一种自适应学习和基选择算法，能够灵活识别重要频率并削弱名义频率。
3.无需对特定边界条件或问题域进行限制，提高了模型的通用性和灵活性。
需要的同学添加工中号【沃的顶会】 回复 PINNs 即可全部领取
SINCKOLMOGOROV -ARNOLD NETWORK AND ITS APPLICATIONS ON PHYSICS - INFORMED NEURAL NETWORKS
文章解析
本文提出了一种新的神经网络架构——SincKolmogorov-Arnold网络（SincKAN），该网络利用Sinc插值方法替代传统的三次样条插值，以更好地处理具有奇点的函数。
通过一系列实验验证了SincKAN在网络性能和解决偏微分方程方面的优越性。
创新点
1.提出了SincKolmogorov-Arnold网络（SincKAN），一种能够有效处理奇点的新网络架构。
2.利用Sinc插值方法替代传统的三次样条插值，提高了网络处理奇点问题的能力。
3.通过实验验证了SincKAN在网络性能和解决物理信息偏微分方程方面的优势。
需要的同学添加工中号【沃的顶会】 回复 PINNs 即可全部领取