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PINN
PDE与机器学习（一）：物理信息神经网络
从有限差分到 PINN：自动微分、PDE 残差损失、Neural Tangent Kernel 视角的训练病理、Burgers 反问题、与 FEM/神经算子的对比，配 7 张实验图。
常微分方程（十八）：前沿专题与系列总结
系列终章。回顾正在重塑动力学建模的四大前沿——Neural ODE、时滞方程、随机微分方程、分数阶微积分——然后用一张方法选择流程图、一张 ODE-机器学习连接图，把整个 18 章的旅程做一次完整的盘点和送别。