用于模拟火星感应磁层物理学启发的神经网络

本文描述了将物理学启发的神经网络（PINNs）应用于火星感应磁层的建模。这是人工智能，特别是机器学习，在复杂科学问题上的一个专门应用。PINNs的使用表明试图将物理定律融入神经网络的学习过程中，从而可能提高准确性和可解释性。来源ArXiv表明这是一篇预印本或研究论文，表明这项工作是新颖的，并且可能尚未经过同行评审。

• •将人工智能（PINNs）应用于特定的科学问题（火星磁层建模）。
• •采用物理学启发的方案，可能提高准确性和可解释性。
• •来源（ArXiv）表明这是一篇研究论文，表明这项工作是新颖的。