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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
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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。
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关键要点
- 研究物理信息驱动的神经网络（PINNs）在控制方程中的应用。
- 在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下的准确度显著提高，分别提高了18倍和6倍。
- 使用真实数据进行测试时，PINNs的准确度提高了9.3倍和9.1倍。
- 研究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。
- 使用PYNQ-Z1 FPGA进行实验，解决了时间和空间数据对齐的问题。
- 讨论了研究见解和未来工作计划。
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