Learn and Verify（严谨验证框架）

概述

Learn and Verify框架提出了双重平滑最大值（DSM）损失函数与区间算术结合的创新框架，能够为偏微分方程的神经网络解提供可被机器验证的后验误差下界。为AI模型生成的仿真结果提供了严谨的数学确信度，解决了工业界高管最关心的"系统可靠性"与"部署信任度"问题。

核心创新

• DSM损失函数：双重平滑最大值损失函数。
• 区间算术结合：为神经网络解提供可被机器验证的后验误差下界。

战略意义

Learn and Verify框架解决了AI仿真结果的可靠性问题，为[[物理信息神经网络-PINN]]在工业场景中的部署提供了信任基础。