AI与世界难题 · 理论计算机科学 · arXiv · 2026-10-20
物理信息神经网络中的参数设定错误:封闭形式审计及其局限
原标题: Parameter misspecification in physics-informed neural networks: A closed-form audit and its limits
物理信息神经网络的训练目标是使方程残差最小化,因此低损失并不能揭示系数设定错误。该研究通过对训练好的网络进行一次评估,用最小二乘法估计系数,该估计的精度与归一化残差相关。对于Burgers方程,基于自助法的检验在300个设定正确的网络中误报了3个。当错误参数同时进入网络架构时,在所达到的精度下未能检测出高达2%的误差。