大数据与智能计算在物理电子领域的融合发展及理论研究综述

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Abstract

随着大数据和智能计算发展得越来越快，物理电子研究也在从传统的解析建模，慢慢转向数据驱动和智能驱动的新模式。这篇文章梳理了二者融合的理论基础、技术路径和最新进展，重点聚焦多物理场耦合计算、微纳结构多尺度建模，以及数据驱动规律挖掘这几个方向的研究现状。从目前来看，物理信息神经网络、代理模型还有自适应离散化方法，已经成了提升复杂物理系统求解效率与精度的关键技术。不过，现在的研究也还面临不少难题：微观到宏观的跨尺度关联，缺一套自洽的理论框架；多场耦合模型在强非线性条件下的泛化能力还不够；另外，计算效率与物理保真度怎么平衡，也还没有一个统一的标准。

Keywords

智能计算

大数据

物理电子

多物理场耦合

多尺度建模

物理信息神经网络

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