验证了物理驱动深度学习方法求解波动问题的可行性.采用物理驱动深度学习方法并结合谱元法形成的稀疏初始波场数据,开展了二维波动数值模拟,实现了自由边界条件及起伏地表等典型工况的模拟,并给出了时序波场分布特性.更换不同的初始条件,测试了神经网络的泛化精度,提出可显著提高网络训练效率的迁移学习方法.通过与谱元法的...