一种多介质黎曼问题压力解神经网络训练样本的采样方法

本发明公开了一种多介质黎曼问题压力解神经网络训练样本的采样方法，包括：当界面两侧的介质均为气体时，对界面左侧的第一介质压力、界面左侧的第一介质密度和界面两侧介质第一速度差进行采样；根据界面左侧的第一介质压力和界面两侧介质的第一压力关系公式得到界面右侧的第一介质压力；根据界面左侧的第一介质密度和界面两侧介质的第一密度关系公式得到界面右侧的第一介质密度压力。本发明降低了采样的自由度，能大幅减少神经网络的训练样本数量，能大大降低计算成本，在更高效训练神经网络模型的同时具备更高的测试集精度。