数据结构在计算机科学中至关重要，分为基本数据结构（如整数、浮点数、字符）和非基本数据结构（如数组、链表、树、图）。理解这两者的区别有助于有效解决计算问题。
本文提出了一种基于物理知识的深度学习框架，利用少量数据对非线性结构系统进行建模，展示了其在复杂结构预测中的有效性。同时，研究探讨了神经网络在优化问题中的应用，表明升级模型在全局最优解和CPU时间优化方面优于传统模型。
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