<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>PINN on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/pinn/</link><description>Recent content in PINN on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 01 May 2024 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/pinn/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>偏微分方程与机器学习（一）：物理信息神经网络</title><link>https://www.chenk.top/zh/pde-ml/01-%E7%89%A9%E7%90%86%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/</link><pubDate>Wed, 01 May 2024 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/pde-ml/01-%E7%89%A9%E7%90%86%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/</guid><description>&lt;p>&lt;strong>本系列第一章 · 阅读约 35 分钟。&lt;/strong> 这章是整个系列的地基。后面七章讲神经算子、变分原理和 Score Matching，其实都在探讨同一个问题：如何将物理或数学约束编码进神经网络的优化目标？搞定了 PINN，后续章节只是更换不同的约束。
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 &lt;img src="https://blog-pic-ck.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/posts/zh/pde-ml/01-Physics-Informed-Neural-Networks/illustration_1.png" alt="偏微分方程与机器学习（一）：物理信息神经网络 — 章节概览图" loading="lazy" decoding="async" class="content-image">
 
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&lt;/p></description></item><item><title>常微分方程（十八）：前沿专题与系列总结</title><link>https://www.chenk.top/zh/ode/18-%E5%89%8D%E6%B2%BF%E4%B8%93%E9%A2%98%E4%B8%8E%E6%80%BB%E7%BB%93/</link><pubDate>Mon, 15 Apr 2024 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/ode/18-%E5%89%8D%E6%B2%BF%E4%B8%93%E9%A2%98%E4%B8%8E%E6%80%BB%E7%BB%93/</guid><description>&lt;p>&lt;strong>旅程到此结束：&lt;/strong> 十八章前，我们从一枚下落的苹果启程；今天，我们仍以同样的精神作结——继续将常微分方程（ODE）视为 &lt;em>变化的通用语言&lt;/em>，只是如今站在更高的山巅。&lt;/p></description></item></channel></rss>