研究提出波函数反向传播WFB：显式时间间隔动力学学习
原文标题：Wave Function Backpropagation with Explicit Temporal-Interval Dynamics
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论文提出波函数反向传播（WFB），将神经响应表示为可学习的振幅、波数等参数，通过相位关联时间间隔。实验显示WFB在轨迹预测中降低平均位移误差，但增益主要来自波表示而非时间对齐。
- 问题
- 神经网络把时间当辅助特征或均匀采样，未显式建模时间间隔。
- 方法
- 用可学习振幅、波数、角频率、相位参数化神经响应，通过相位关联时间间隔Δt并推导梯度。
- 结果
- 真实间隔WFB比原始FFN基线降低ADE 20.4%，位置-only评估降低10.4%。
- 影响
- 为时序建模提供波表示替代方案，但增益主要来自波表示而非时间对齐，工程落地需谨慎。
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