本文介绍了一种混合神经网络，结合图卷积网络与流体动力学模拟，提升了CFD模拟的效率和准确性。研究表明，图神经网络在复杂几何形状下有效应用于流体动力学问题，显著降低了预测误差，提高了训练效率。

本文综述了结合数据驱动建模与解析知识的监督回归模型，以提升刚体力学系统的建模效率与物理完整性。研究提出了混合神经网络与偏微分方程（PDE）方法，开发了无监督深度学习框架，解决数据稀缺性问题，并应用于动态系统。同时探讨了非协作博弈方法在材料力学中的应用，分析了机器学习技术在材料科学中的准确性与稳健性，以及其对结构稳定性的影响。

本文探讨了混合迁移学习在混合神经网络中的应用，重点关注了经典网络与量子算法的结合。通过在IBM和Rigetti提供的量子计算机上进行测试，提供了图像识别和量子态分类等案例。