将哈密顿力学泛化到神经算子，何恺明团队又发新作，实现更高级物理推理

何恺明团队提出了去噪哈密顿网络（DHN），通过将哈密顿力学泛化到神经算子，解决了传统方法仅关注局部时序更新和前向模拟的限制。DHN结合了物理约束与神经网络的灵活性，带来三项关键创新：捕获非局部时间关系、减轻数值积分误差以及促进多系统建模。实验表明，DHN在单摆和双摆系统的轨迹预测、物理参数推断及轨迹插值任务中表现出色，并展现出强大的泛化能力。
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