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  1. TOOL · CL_221257 ·

    新的诊断工具评估神经网络偏微分方程模拟器中的对称性学习

    研究人员开发了一种新的诊断工具，用于评估偏微分方程的神经网络模拟器在多大程度上内化了物理对称性。该方法通过分析损失梯度在群轨道上的重叠来衡量参数更新在对称性相关状态之间的传播。该技术应用于流体流动模拟器，证明了梯度一致性是学习对称性变换的关键，并确定了训练何时收敛到与对称性兼容的解。