自适应物理信息神经网络综述（Adaptive PINNs Survey）

发表于 Transactions on Machine Learning Research (03/2025)。该综述沿两个维度梳理现有方法： 迁移学习（如何复用已有训练）和元学习（如何学会优化），并在标准 PDE 族上做了基准对比。

核心结论：元学习方法（MAML 风格）在 few-shot 适配场景占优， 迁移学习方法在源-目标 PDE 拓扑相近时表现最佳。