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基于随机投影神经网络的时间并行解法
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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
本文研究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。在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下胜过了无信息神经网络（NNs），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。研究还探讨了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并使用PYNQ-Z1 FPGA进行实验。未来工作计划也被列出。
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关键要点
- 研究物理信息驱动的神经网络（PINNs）编码控制方程的表现。
- 在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下胜过无信息神经网络（NNs），准确度提高18倍和6倍。
- 使用实验真实数据时，PINNs相对于NNs的准确度提高9.3倍和9.1倍。
- 研究物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，选择FPGA作为计算基板。
- 使用PYNQ-Z1 FPGA进行实验，发现时间相干感知和空间数据对齐的问题。
- 讨论系统架构和方法的见解，并列出未来工作计划。
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