从物理信息神经网络到物理信息科尔莫哥洛夫-阿诺德网络：物理信息机器学习的最新进展
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了物理信息神经网络（PINNs）在训练和优化方面的不足，提出了物理信息科尔莫哥洛夫-阿诺德网络（PIKANS）作为一种新颖的替代方案。研究表明，PIKANS在高效求解常微分方程和偏微分方程方面具有显著优势，并可广泛应用于生物医学、流体力学、地球物理等多个领域，推动了科学机器学习的发展。
本文研究了物理信息神经网络（PINNs）在控制方程中的应用。在非线性摆系统中，PINNs在理想和真实数据下的准确度显著提高。研究还探讨了其在物理系统中的可行性，并通过FPGA实验解决了时间和空间数据对齐的问题。最后，讨论了研究见解和未来计划。
