混合变量物理神经网络（Mixed Variable Physics-Informed Neural Network，PINN）是一种将物理知识与神经网络相结合的方法，用于求解偏微分方程（Partial Differential Equations，PDEs）的数值解。纳维-斯托克斯方程是一种描述流体运动的PDE，可以通过混合变量PINN方法进行求解。

下面是使用混合变量PINN求解纳维-斯托克斯方程的一般步骤：

网络架构设计：设计一个适合求解纳维-斯托克斯方程的神经网络架构。通常，可以采用多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）作为基本的神经网络结构，并根据问题的复杂性和要求进行适当的调整。

物理约束建模：将纳维-斯托克斯方程的物理约束嵌入到神经网络中。这可以通过引入物理损失函数来实现，例如通过将动量方程和连续性方程的残差作为损失函数的一部分。

数据准备：准备用于训练的数据集。在纳维-斯托克斯方程的求解中，需要提供边界条件和初始条件的数据，以及在域内的离散点的数据。

网络训练：使用准备好的数据集对混合变量PINN进行训练。训练过程中，可以采用梯度下降等优化算法来最小化物理损失函数，并更新网络的权重和偏置。

解的提取：在训练完成后，可以使用已训练的混合变量PINN来提取纳维-斯托克斯方程的数值解。通过将自变量输入到网络中，可以获取速度场和压力场的预测结果。

需要注意的是，混合变量PINN方法的有效性取决于数据的质量、网络的设计和训练的参数设置。此外，纳维-斯托克斯方程作为复杂的非线性PDE，可能需要更复杂的网络结构和更精细的训练策略才能得到准确的数值解。

总结来说，使用混合变量PINN方法求解纳维-