一种新型(G′/G)神经网络解析求解器

本申请涉及非线性偏微分方程建模与求解领域，公开了一种新型(G'/G)神经网络解析求解器，求解器的求解方法基于神经网络架构，通过构建包含输入层、隐藏层和输出层的神经网络模型，将神经网络的输出作为非线性偏微分方程的解；具体而言，将神经网络模型代入非线性偏微分方程，生成关于神经网络权重、偏差及激活函数的非线性方程，并利用待定系数法将方程展开为一组代数方程组，通过符号求解方法确定神经网络参数，最终生成满足非线性偏微分方程的精确解。本发明通过结合神经网络的非线性表达能力与解析求解，避免了传统数值方法的离散化误差，提升了非线性偏微分方程求解的效率和精度。