结合物理知识进行预测的机器学习：一项综述

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本综述解决了机器学习与物理知识结合以提高预测模型的问题，特别关注偏微分方程的方法。通过在结构、目标函数和数据增强方面引入物理知识，以及将数据视为物理知识，研究提出了多任务、元学习等数据驱动的新方法，展示了这些方法在科学研究和工业实践中的潜在影响。

该研究介绍了一种基于数据驱动的框架，将机器学习与传统科学方法相结合，解决计算和实际限制。通过嵌入物理学先验，包括哈密顿系统、偏微分方程和流体动力学，该框架展示了四种算法。该框架保留了系统的内在对称性和守恒定律，提高了神经网络的表达能力。该模型在预测准确性、鲁棒性和预测能力方面优于现有技术。

数据驱动 机器学习 物理学先验 神经网络 预测准确性
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