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English(EN) Leveraging Gauge Freedom for Learning Non-Gradient Population Dynamics of Stochastic Systems

新研究探索学习复杂物理系统的动力学

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新研究论文介绍了使用无标签数据学习复杂物理系统动力学的新方法。第一篇论文《物理系统种群动力学学习的双参数流》提出了一种使用双参数流学习时间依赖性概率密度而不需轨迹信息的技术。第二篇论文《利用规范自由度学习随机系统的非梯度种群动力学》提出了一种名为非梯度推断流（NGIF）的算法，通过参数化一般向量场来推断非梯度种群动力学，提高了相对于梯度受限方法的分布精度。 AI

排序理由 两篇arXiv论文详细介绍了学习物理系统动力学的新研究方法。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Paul Schwerdtner, Tobias Blickhan, Benjamin Peherstorfer ·

    用于学习物理系统种群动态的两个参数流

    arXiv:2605.26285v1 Announce Type: new Abstract: This work addresses the problem of learning the dynamics of high-dimensional probability densities over time using unlabeled samples, without assuming access to trajectory information. We introduce two-parameter flows that learn onl…

  2. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jules Berman, Tobias Blickhan, Benjamin Peherstorfer ·

    利用规范自由度学习随机系统的非梯度种群动力学

    arXiv:2605.25107v1 Announce Type: cross Abstract: Existing work on population dynamics inference often focuses on flows arising from vector fields that are the gradients of scalar potentials. Among all admissible flows that are compatible with the population dynamics, gradient fl…

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