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作者: aeks | 发布时间: 2026-01-03 04:01
学科: 控制科学与工程 数学 物理学 计算机科学与技术
人工神经网络正改变常微分方程研究,但学习到的动力学不透明。本文提出事件转移张量这一包含高阶微分信息的新工具,可描述神经常微分方程在事件流形上的动力学,已在捕食者-猎物模型、最优反馈动力学等多应用中验证,提升了模型的可解释性与可信度。
标签: 事件转移张量 动力学可解释性 神经常微分方程 高阶微分信息