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使用物理信息神经网络计算量子系统的频谱的教程
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍，在使用实验数据进行测试时，准确度提高了9.3倍和9.1倍。研究还验证了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择了FPGA作为部署计算的基板。未来工作计划包括解决与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。
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关键要点
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本研究探讨了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。
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在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍。
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在使用实验数据进行测试时，PINNs 的准确度提高了9.3倍和9.1倍。
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研究验证了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性。
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选择FPGA作为部署计算的基板，使用PYNQ-Z1 FPGA进行实验。
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未来工作计划包括解决与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。
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