提出了一种方法，通过在一种框架内结合变分自动编码器和 (时空) 注意力机制，从高维经验数据中学习动力系统，以实现确定一定科学动力学不变的设计，这种方法允许在任何连续时刻有效推断系统行为，是从异构数据中高效学习动态模型的一种有前途的新框架。

Jun, 2023

基于数据驱动的潜空间动力学识别方法通过嵌入热力学的第一和第二原理，利用自编码器作为非线性降维模型学习潜变量，并通过基于神经网络模型构建潜变量的动力学，遵循广义热动力学原理，从而产生了一种新的损失公式。潜编码器和潜动力学均通过最小化新损失进行训练，其泛化能力强，即使在外推情况下也表现出鲁棒性。此外，实证观察到潜空间中熵产生速率与完全状态解的行为之间存在着有趣的相关性。

Mar, 2024

本文提出了一个名为 LiLY 的框架，用于解决时间序列建模中如何在未知分布转换下学习和快速更正模型的问题，该框架首先从不同的分布转移中恢复时间延迟的潜在因果变量并确定它们之间的关系，然后通过利用识别出的因果结构，将更正步骤进行公式化，将未知的分布转移分解为由固定动态和时变的潜在因果关系所引起的过渡分布更改和观察结果的全局更改，并且通过实验证明了潜在因果影响可靠地从不同的分布变化中识别出来，通过利用这种模块化的变化表示，我们只需使用少量样本就可以高效地学习在未知分布转换下更正模型。

Feb, 2022

通过黑盒模拟器控制预测，修正模型匹配错误的混合建模新方法。

Sep, 2023

通过从嘈杂和稀疏的可观测数据中识别微分方程，我们开发了一个框架，学习建模复杂动力行为的数学表达式，从而填补了基于经验数据而非已知物理机制的系统的数学模型的空白。

Dec, 2023

我们介绍了一种基于潜在直觉物理的转移学习框架，可以从单个 3D 视频中推断流体的隐藏属性，并在新场景中模拟观察到的流体。

Jun, 2024

研究了从未标记的短样本轨迹中学习多个线性动态系统（LDS）混合模型的问题，并开发了二阶段元算法，其执行效果得到了验证。

Jan, 2022

我们提出了一个框架，旨在学习两个连续时间步骤中观察到的图像之间的基本动态。通过估计图像演化的中间阶段，我们的方法关注在保持图像的空间相关性的同时提供可解释性，并通过偏微分方程中表示的物理模型引入潜在动态学变量，确保了所学模型的可解释性并提供了相应图像动态的洞察力。通过对地球科学图像数据进行一系列数值测试，我们证明了我们学习框架的鲁棒性和有效性。

Oct, 2023

对于展现时空动态响应的系统的演化进行预测是促进科学创新的关键技术，传统基于方程的方法需要大规模并行计算平台和大量的计算成本。相比之下，我们提出了一种名为 Latent Dynamics Network 的新型架构，该架构使用降维和深度学习算法来描述系统演化的低维潜在空间，从而预测空间依赖场对外部输入的时间演化，并在几个测试案例上验证了该方法的高效性和精确性。

Apr, 2023

本文旨在通过恢复底层的低维潜在状态及其时间演化来改进动力系统的泛化能力和解释能力。我们提出了一种基于变分自编码器的实用算法，并在逼真的合成环境中进行了实证研究，证明我们能够高准确性地恢复潜在状态动力学，相应地实现高未来预测准确性，并且能够快速适应新环境。

Jun, 2024