本人神经网络入门小白。
课题组的一项任务，是研究纯物理中的某些自变量与某些因变量之间的关系，目前物理中没有明确的公式来描述定量关系，希望通过神经网络模型尝试归纳。
我知道神经网络应该需要大量训练集，但是物理实验的过程比较复杂，很难短时间内得到大量数据，就想用仿真软件，得到很多仿真数据。请问仿真数据可以作为神经网络的训练集吗？
补充：我担心的是，即便神经网络训练出了变量之间的关系，可能也只是仿真软件内部的关系（比如我做的，流体力学公式和格子玻尔兹曼法的近似关系）。或者说，我得到的规律是仿真的规律，没有足够说服力认为是物理上的规律？
实验我也可以做几组的，用于检验神经网络模型
求AI大神指点！
作为学生课题，理论上是可以的，但是效果如何，你没有真实数据那鬼才知道了。