基准研究：Koopman 表示在深度潜空间数据同化中未必更优
原文标题：When Latent Dynamics Meet Data Assimilation: A Benchmark of Koopman-Type Representations
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论文系统比较 7 种代表性 Koopman 类方法与结构基线，覆盖 5 个从近似周期到强混沌的系统及广泛状态维度，评估预测与同化精度、物理状态恢复、潜轨迹行为与动力学一致性。结果显示表示灵活性与优化可解性存在权衡：潜状态线性演化可稳定短期预测但限制强混沌高维系统的表达力，闭式分析更新的方法通常更稳健，但矩阵求逆仍是计算瓶颈。
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