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面向实际物理系统编码动力学的基于物理信息的神经网络
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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
本研究使用物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上进行实验，结果显示在非线性摆系统中，PINNs在理想数据和实验数据上都表现出更高的准确度。研究还探讨了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择了FPGA作为计算基板。未来工作计划基于研究结果提出。
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关键要点
- 本研究使用物理信息驱动的神经网络（PINNs）编码控制方程。
- 在非线性摆系统中，PINNs在理想数据上表现优于无信息神经网络（NNs），准确度提高了18倍和6倍。
- 使用实验数据时，PINNs的准确度相对于NNs分别提高了9.3倍和9.1倍。
- 研究探讨了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。
- 实验使用PYNQ-Z1 FPGA，发现与时间感知和空间数据对齐相关的问题。
- 讨论了从研究中获得的见解，并列出了未来工作计划。
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