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基于物理信息神经网络（PINN）的方法论用于耦合移动边界偏微分方程
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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
本研究探讨了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下优于无信息神经网络（NNs），在使用实验数据进行测试时准确度也显著提高。此外，研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择FPGA作为计算部署的基板。
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关键要点
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研究物理信息驱动的神经网络（PINNs）编码控制方程的表现。
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在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下优于无信息神经网络（NNs），准确度提高18倍和6倍。
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使用实验数据进行测试时，PINNs相对于NNs的准确度提高9.3倍和9.1倍。
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研究物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，选择FPGA作为计算部署的基板。
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使用PYNQ-Z1 FPGA进行实验，发现与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。
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讨论了系统架构和方法的见解，并列出了未来工作计划。
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