网格上的波动演化、热传导或流体模拟
数值分析
研究偏微分方程（PDE）的数值解法，如有限差分法、有限元法和谱方法。 应用于热传导、波动传播与流体模拟等科学计算场景中。
凸优化目标面、等高线与最优点轨迹
优化算法
探索凸优化与非凸优化中的经典方法，如梯度下降、牛顿法和约束优化。 聚焦在等高线分析和最优解轨迹的可视化上。
PINN架构+残差图+物理约束可视化
PINN（物理信息神经网络）
结合神经网络与物理模型，引入PDE约束、残差分析和自适应采样机制。 广泛用于模拟自然过程与解决逆问题。
多层卷积神经网络结构图
深度学习
聚焦于卷积神经网络（CNN）的结构与原理，涵盖特征提取、池化与分类过程。 广泛应用于图像识别、语义分割与计算机视觉任务中。
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