AI与世界难题 · 数学 · arXiv · 2026-10-20

辛神经网络的可积构建模块：学习型层、保纤维层，以及单层所能实现的功能

原标题: Integrable building blocks for symplectic neural networks: learned-type layers, fiber-preserving layers, and what a single layer can do

作者提出了三类单个显式辛层:学习型层、移动平面剪切层和保纤维层。在十六个系统上的实验中,基于非线性积分构建的层比所比较的辛网络精确得多。在非线性薛定谔晶格上,与线性映射交替的扭转层比基于剪切的网络精确一百多倍。