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基于响应态学习的可迁移振动光谱表征
论文提出 SO(3) 等变神经卡尔曼网络（SENK），用于振动光谱预测，结合等变 Transformer 主干、神经卡尔曼桥接与 NBO 电子先验路径。SENK 在 QM9S 和 QMe14S 上超越 DetaNet，并保持从小分子到类药分子的全谱红外与拉曼保真度。该方法整合张量预测、可靠性诊断与…
arXiv cs.LG38 天前
#卡尔曼滤波
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K²SVD：基于卡尔曼推断的原理化Koopman表示
论文提出K²SVD方法，通过优化Hilbert-Schmidt目标显式学习Koopman算子的主导奇异函数，构建数学上一致的低秩表示。该方法结合线性高斯状态空间模型与卡尔曼滤波进行多步预测，潜空间维度不足此前工作的10%，在多个数据集上超越现有最优方法且预测更快、算力更低。
arXiv cs.LG46 天前