论文来源与画面说明
Transfer Learning in Physics-Informed Neurals Networks: Full Fine-Tuning, Lightweight Fine-Tuning, and Low-Rank Adaptation
International Journal of Mechanical System Dynamics · 2025
https://doi.org/10.1002/msd2.70030
片长 84 秒。原创程序动画；仅标明“数据重绘”的画面使用论文数值，其余均为概念示意，不代表重新运行仿真。视频无解说配音。背景音乐：世纪Official · We Never（Vibe知识大赏），按用户要求复用参考 index.html 的独立 BGM 音轨；截取前 84 秒并做淡入淡出。视觉参考：比特新语的《涌现》与《剃刀》，参考其大字揭晓、发光线条、单一对象演化与短句叙事。内容依据各篇论文独立编写；未复用博主画面或文案。配乐继续使用用户提供的 index.html 内嵌音轨。各幕来源按本地 PDF 页码记录。
- 跨工况学习：PDF 第 1 页摘要；第 5–6 页
- 全量微调：PDF 第 5 页 · 第 3.1–3.2 节
- 轻量微调：PDF 第 5 页 · 第 3.2 节
- 低秩适配：PDF 第 5 页 · 式 21；第 6 页 Fig. 4
- 算例比较：PDF 第 19–20 页 · 结论
- 秩与相似性：PDF 第 19 页 Figs. 21–22；第 20 页
- 一句话：来源：本文；矩阵颜色表示参数状态，不是实测权重
叙事与视觉参考：《涌现》 · 《剃刀》。图形是原创概念演绎，数据重绘沿用论文报告值。