本研究提出了一种新颖的分层预测-校正方案，使神经网络能够理解和控制复杂的非线性物理系统。通过改进的强化学习算法，成功解决了热传导和疾病传播问题，并探讨了深度学习与物理模型结合的挑战与机遇。

本文探讨了利用深度学习从真实数据中发现和解决偏微分方程（PDE）的方法。研究表明，该方法在处理复杂非线性物理系统时表现优越，能够有效揭示控制方程并提高数值解的准确性。通过新型算法和神经网络，实现了对PDE的高效求解，展现了在有限噪声数据中提取物理信息的潜力。