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运动学插值 KI：利用速度观测推断平滑动力学
论文提出运动学插值（KI）框架，将随机插值方法扩展到相空间多快照场景，同时利用位置与速度观测来消解动力学推断的歧义，无需仿真或额外近似。在单细胞 RNA、涡旋动力学、鸟群等多个科学数据集上，KI 的重建效果优于现有基线且训练时间大幅缩短。
arXiv cs.LG14 天前
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论文提出运动学插值（KI）框架，将随机插值方法扩展到相空间多快照场景，同时利用位置与速度观测来消解动力学推断的歧义，无需仿真或额外近似。在单细胞 RNA、涡旋动力学、鸟群等多个科学数据集上，KI 的重建效果优于现有基线且训练时间大幅缩短。
论文提出 Newmark-β-DGN，一种结合计算力学结构的图神经网络框架，通过半隐式更新与算子加权虚拟枢纽实现系统级耦合。在可变形梁、人体运动与蛋白质动力学任务中，该框架支持粗时间步长下的长时程预测，且无需力或本构关系监督即可推断出与独立计算吻合的髋膝关节力矩及刚度切线结构。