本文探讨了将物理先验知识融入数据驱动模型的方法，以提高模型的质量和稳定性。研究表明，保持Lyapunov稳定性的模型能够增强泛化性能并减少预测不确定性。机器学习在计算流体力学中的应用能够加速数值模拟和优化模型，提升模拟精度和效率。