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拉格朗日与哈密顿神经网络用于耗散系统
该论文研究拉格朗日神经网络与哈密顿神经网络在具有显式时间依赖性的耗散系统上的适用性，以带阻尼的一维谐振子为对象进行模拟实验。结果显示，两种方法均能预测阻尼振子的物理行为，并在不同程度上学习到潜在的拉格朗日量与哈密顿量。研究揭示了在无显式时间依赖系统中不易显现的力学性质。
arXiv cs.LG34 天前
#耗散系统
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耗散系统数据驱动深度循环神经网络建模
论文提出 DissipNet，一种深度离散时间耗散循环神经网络，通过结构权重约束与专门训练算法显式强制耗散性，并用 Lyapunov 理论形式化分析其稳定性。与仅将控制方程纳入损失、不保证内部解析性质（如耗散性、无源性）的物理信息神经网络（PINN）不同，该方法在模型层面提供显式稳定性保证，并在多…
arXiv cs.LG39 天前