本研究提出了一种新算法，旨在从神经影像数据中重建动态系统，解决短时间序列数据推断神经系统生成动力学模型的挑战，有效克服现有方法的局限性，推动脑动态分析的自动化进程。

本文探讨了物理信息神经网络（PINN）的应用，强调其通过融入物理知识显著提高动力学模型的预测准确性。研究表明，PINN在处理非线性方程和随机动力学系统时表现优越，尤其在数据不足的情况下仍能高效求解。此外，转移学习的应用增强了PINN的训练效率和鲁棒性，适用于多种复杂问题。

本文探讨了利用神经网络建模力学系统的Lagrangian及广义力，强调结合先验物理知识可提升动力学模型的预测准确性，尤其在机器人动力学建模中表现优异。提出的多种基于物理知识的深度学习方法在有限数据下展现了有效性和可靠性。

本文探讨了深度强化学习在计算物理、化学和生物学中解决复杂系统亚稳态转变的问题。通过演员-评论者方法，提出了一种高效的转变事件采样算法，并在多个基准系统中验证了其有效性。研究还涉及稳定性、动力学模型规划及其在商品交易中的应用，展示了深度强化学习的潜力和优势。

本文提出了一种基于策略梯度的优化框架，结合模型无关和模型有关的强化学习方法，以提升机器人控制策略的效率。研究表明，该方法在复杂任务中表现优越，样本效率高，并通过注入物理知识增强了动力学模型的预测准确性，在多项机器人任务中取得显著成果。

该研究应用机器学习技术建立动力学模型，并利用Lie对称技术分析运动常数，涵盖一维和二维谐振子的守恒与非守恒情况。同时探讨了神经网络在学习系统动力学和运动常数中的应用，强调物理知识对模型训练的重要性。

本文探讨了将物理学知识融入神经网络的方法，以提高动力学模型的预测准确性。研究表明，增广拉格朗日法结合物理信息在流体动力学和偏微分方程问题中显著提升了模型性能和稳定性，尤其在数据缺失和复杂边界条件下表现优越。