本文探讨了高斯过程回归中的不等式约束和参数估计方法，提出结合量子算法和哈密顿蒙特卡罗技术的模型，以提高计算效率和预测准确性。研究表明，这些方法在处理复杂数据集时表现出色，具有良好的灵活性和可扩展性。

本文讨论了物理信息神经网络（PINN）在小变形弹性接触力学中的解决能力，通过混合变量形式化施加边界条件，并将不等式约束融入丢失函数，研究了非线性互补问题函数。展示了PINN在PDE求解、数据增强、参数识别和快速计算中的重要性，并强调了选择适当的超参数和优化器的重要性。