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IC693MDL940 数字孪生解决的“不确定” 环境中的问题，即，数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题，数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。
其实在上图中我们看到两种数字优化，一种模型驱动（Model-Driven），一种数据驱动（Data-Driven），即我们可以将机理模型与/或强化学(http://www.maoyihang.com/sell/l_9/)习构建一个适合工业应用的优化方法包。
4.建模仿真与数字孪生关注点不同，建模仿真关注于模型的保真度，即，是否能够**的还原物理对象的特性与状态，而数字孪生技术则关注于动态中的变化关系。
图3.建模仿真关注模型本身
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