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Wiener process
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新型神经网络可处理复杂的确定性及分段光滑动力学系统
研究人员开发了用于学习复杂动力学系统的新型神经网络架构。一种方法侧重于确定性和随机强迫哈密顿系统，引入了广义强迫哈密顿神经网络（GFHNNs），可提供更长的长期稳定性和准确性。另一种方法通过结合超平面检测和几何约束神经网络来处理分段光滑动力学系统，这类系统在气候动力学和具有摩擦的机械系统等领域具有相关性。
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新分析表明伙伴选择促进多智能体系统中的合作
研究人员开发了一种分析解决方案，以理解伙伴选择如何影响面临社会困境的多智能体系统中的合作。他们的研究侧重于策略梯度动力学，表明伙伴选择通过改变对手分布来改变奖励格局，从而促进合作。研究结果表明，种群方差是合作出现的关键因素，并且已经推导出了促进合作的种群的充分条件。