Cahn方程，特别是Cahn-Hilliard方程，是一种描述多组分系统中相分离现象的重要偏微分方程，在材料科学和物理学中有广泛应用。近期，随着物理信息神经网络(PINN)和机器学习技术的发展，Cahn方程的数值求解和建模研究取得了显著进展。
Cahn 近期进展
当前焦点与观察点
Cahn方程研究正朝着与机器学习深度融合的方向发展，特别是在物理信息神经网络和符号计算方面。研究人员正在探索如何利用AI技术自动发现PDE符号解，这将极大提升Cahn方程的求解效率。同时，伴随方法与PINN的公平比较也为Cahn方程的约束逆问题提供了新视角。未来，Cahn方程研究可能会更加注重计算效率与物理准确性的平衡，以及多尺度建模方法的开发。