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基于域分解和物理信息神经网络的模型发现
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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。在简单非线性摆系统中，PINNs在理想和真实数据下的准确性显著高于无信息神经网络。研究还探讨了PINNs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，文章讨论了研究成果和未来计划。

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标签

FPGA 域分解 控制方程 数据对齐 物理信息神经网络 神经网络 非线性摆