# 可逆神经网络

把化学反应网络的路径判别与速率常数估计合并进一个摊销神经网络，训练一次后新实验数据只需前向计算即可给出模型后验概率和参数后验。

把化学反应网络的路径判别与速率常数估计合并进一个摊销神经网络，训练一次后新实验数据只需前向计算即可给出模型后验概率和参数后验。

物理信息神经网络（PINN）在解带陡峭梯度的偏微分方程时容易失准，原因之一是网络难以表示高频变化。CTPINN在求解网络之外加入可学习的坐标变换，把物理域映射到解近似为仿射的计算域，使梯度在计算坐标下分布更均匀。显式构造在边界层问题上恢复了精度，隐式构造作为插件接入PirateNet、SPINN和QRPINN后，在多个基准方程上提升了精度。

物理信息神经网络（PINN）在解带陡峭梯度的偏微分方程时容易失准，原因之一是网络难以表示高频变化。CTPINN在求解网络之外加入可学习的坐标变换，把物理域映射到解近似为仿射的计算域，使梯度在计算坐标下分布更均匀。显式构造在边界层问题上恢复了精度，隐式构造作为插件接入PirateNet、SPINN和QRPINN后，在多个基准方程上提升了精度。