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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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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