研究背景偏微分方程（PDE）是描述自然现象中物理过程的重要工具，广泛应用于工程、物理、生物学等多个领域。然而，对于复杂几何形状中的定常和时间相关的PDE，传统数值方法如有限元法、有限差分法等，在求解时往往面临计算量大、网格生成复杂等挑战。近年来，机器学习算法的快速发展为PD