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mechanical systems
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流形上的学习：利用几何可控条件的神经 ODE 通用逼近性质
本文研究了一类神经常微分方程，通过设计这类方程在光滑流形上，使其可以应用于机械系统等领域中。作者利用控制可比性的性质来表征了这类方程的特性，并且使用 PyTorch 对动力系统的几何模型 S2 和三维正交群 SO (3) 进行了数值实验，验
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a year ago
利用人工智能工具重建观测到的机械运动
利用神经网络的数学模型和机械系统的物理规律来模拟物体运动的曲线轨迹，并在数值模拟中满足所观测到的所有规律，从而在实验数据上成功地再现简正运动和混沌运动。
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2 years ago
机械系统结构学习的通用框架
本文提出了使用神经网络对力学系统的 Lagrangian 以及作用在该系统上的广义力进行建模的方法，说明该方法优于黑匣子模型的数据效率和模型强化学习性能，并进行了系统研究以验证该方法融入先前知识提高了其数据效率。
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5 years ago
非可分哈密顿量的显式辛近似：算法与长时间性能
该研究论文提出了一种基于机械约束的任意 Hamiltonians 的显式、用于扩展相空间的辛积分器，采用 KAM 理论、反向误差分析和多尺度分析建立了误差界限，对于积分系统能够达到数值统计行为的满意水平，即使在可积系统失效的情况下，也取得了
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8 years ago
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