Heat_PINN

热传导是自然界中的常见现象，广泛应用于工程、科学和技术领域。热传导问题在多个领域中都具有广泛的应用和重要性，对于提高能源效率、改进材料性能、促进科学研究和推动技术创新都起着至关重要的作用。因此了解和模拟传热过程对于设计和优化热传导设备、材料和系统至关重要。2D 定常热传导方程描述了稳态热传导过程，传统的求解方法涉及使用数值方法如有限元法或有限差分法，这些方法通常需要离散化领域并求解大规模矩阵系统。近年来，基于物理信息的神经网络（Physics-informed neural networks, PINN）逐渐成为求解偏微分方程的新方法。PINN 结合了神经网络的灵活性和对物理约束的建模能力，能够直接在连续领域中解决偏微分方程问题。