本文提出了一种新框架，结合广义矩形式和闭合问题求解，构建多尺度问题的减少模型，有效解决物理约束，确保在不同流体状态下的均匀精度。同时，利用冷原子阵列和Rydberg态的强相互作用，实现可控的多体量子物质，探索量子模拟器的新算法。

本研究探讨了物理知识驱动的神经网络（PINNs）的局限性，并提出了改进方法。通过新的特征映射和混合量子物理信息，解决了多尺度问题，提升了模型的准确性和鲁棒性。研究表明，条件正定的径向基函数优于传统傅里叶特征映射，且在流体力学和断裂力学等领域具有良好应用前景。