该文综述了神经网络与物理知识结合建模力学系统的研究，涵盖拉格朗日建模、隐式方程仿真、弱监督动态估计、Huber损失参数辨识、肌骨物理约束学习、可微物理训练统一控制器、增广拉格朗日约束注入及频率成本鲁棒规划，表明融入先验知识可提升数据效率与预测精度。