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Neural Modal Decomposition

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  1. TOOL · CL_254759 ·

    神经模态分解在无直接模态监督下学习系统物理

    研究人员开发了一个名为神经模态分解的新型神经框架，旨在预测多端口线性时不变系统的行为。该框架通过分析可观测数据，在无直接模态监督的情况下，学习系统的内在模态结构，例如射频腔和量子芯片。该架构将端口无关的极点预测与端口相关的耦合预测分开，从而能够泛化到具有不同端口数量的系统，并克服直接回归的局限性。