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Symplectic Neural Flows

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  1. TOOL · CL_180612 ·

    新型CoSynFlow模型可准确预测复杂物理动力学

    研究人员推出CoSynFlow，这是一种新颖的共形辛神经网络流，旨在准确模拟耗散哈密顿动力学。该新方法明确保留了具有耗散的系统的关键特征——共形辛结构。通过对哈密顿描述符和耗散参数进行条件化，单个CoSynFlow模型无需重新训练即可预测各种未见系统的解映射，将结构误差保持在机器精度水平，并实现低远期误差。