本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上的表现。在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下胜过了无信息神经网络（NNs），准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，准确度提高了9.3倍和9.1倍。此外，研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并使用FPGA进行实验。讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上的表现。在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下胜过了无信息神经网络（NNs），准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，准确度提高了9.3倍和9.1倍。此外，研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并使用FPGA进行实验。讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下胜过了无信息神经网络（NNs），在使用实验数据进行测试时，准确度提高了9.3倍和9.1倍。研究还探讨了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并使用PYNQ-Z1 FPGA进行实验。未来工作计划也被列出。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在控制方程编码和实验数据上的表现。在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍，在真实数据情况下的准确度提高了9.3倍和9.1倍。研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并使用PYNQ-Z1 FPGA进行实验。未来工作计划包括进一步优化系统架构和方法。

本研究探讨了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍，在使用实验数据进行测试时，准确度提高了9.3倍和9.1倍。研究还验证了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择了FPGA作为部署计算的基板。未来工作计划包括解决与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。

本研究探讨了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上的实验数据表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，PINNs 相对于NNs的准确度提高了9.3倍和9.1倍。研究还验证了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择了FPGA作为计算基板。未来工作计划包括解决与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，准确度分别提高了9.3倍和9.1倍。研究还探讨了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择了FPGA作为部署计算的基板。未来工作计划也被列出。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下胜过了等效的无信息神经网络（NNs），在线性间隔和均匀分布的随机训练点上的准确度分别提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，PINNs 相对于NNs 的准确度提高了9.3倍和9.1倍，分别对应于线性间隔和均匀分布的随机点。此外，研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择FPGA作为部署计算的基板。根据提出的系统架构和方法，讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

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本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下胜过了无信息神经网络（NNs），准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，PINNs 相对于NNs的准确度提高了9.3倍和9.1倍。此外，研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择FPGA作为部署计算的基板。根据提出的系统架构和方法，讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

本研究使用物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上进行实验，结果显示在非线性摆系统中，PINNs在理想数据和实验数据上都表现出更高的准确度。研究还探讨了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择了FPGA作为计算基板。未来工作计划基于研究结果提出。