参数化模型能够克服维度灾难（Curse of Dimensionality）的原因主要有以下几点：
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数据稀疏性：在高维空间中，数据点之间的距离变得更大，这使得数据变得更加稀疏。参数化模型通过假设数据遵循某种分布或关系（例如线性关系），可以更有效地利用这些稀疏的数据点进行预测。
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降维：参数化模型可以通过降维技术将高维数据映射到低维空间，从而减少模型复杂度和计算成本。例如，主成分分析（PCA）就是一种常用的降维技术，它可以找到数据的主要变化方向，并将数据投影到这些方向上，从而降低维度。
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正则化：参数化模型通常包含正则化项，如L1或L2正则化，这些正则化项可以防止模型过拟合，尤其是在高维数据中。通过限制模型参数的复杂度，正则化帮助模型专注于最重要的特征，从而提高模型的泛化能力。
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模型结构：深度学习中的参数化模型，如深度神经网络（DNNs），通过其深层结构能够学习数据的非线性表示，这使得它们能够在高维空间中有效地捕捉复杂的模式。深度网络的每一层都可以看作是对数据的一次转换，这些转换的组合能够表示非常复杂的函数。
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计算效率：尽管高维数据的计算成本很高，但参数化模型可以通过优化算法（如随机梯度下降）和并行计算来提高计算效率。这些方法使得即使是在高维空间中，模型也能够在合理的时间内进行训练和预测。
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物理信息神经网络（PINNs）：在解决高维偏微分方程（PDEs）时，物理信息神经网络结合了机器学习算法和物理定律，通过这种方式可以有效地解决高维问题，而不需要传统方法中的指数级计算成本。
总的来说，参数化模型通过假设数据的结构、利用降维技术、正则化、深层结构和计算优化等方法，能够在高维空间中有效地进行学习和预测，从而克服维度灾难。
