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HypNO介绍了一种基于图的神经算子，该算子利用物理信息消息传递，在时空有限体积单元图上求解标量双曲守恒律，能够准确捕捉激波和不连续性。该方法在LWR和ARZ交通流模型上进行了基准测试。
本文利用广义外信息传递（GEXIT）函数为扩散模型建立了守恒律，表明交叉熵可以表示为沿噪声路径的局部信息论导数的积分，从而统一了离散和连续扩散的似然表征。
一篇博客文章，通过微分几何解释哈密顿神经网络，使用简单的质量-弹簧系统演示如何通过网络架构施加守恒定律以实现更高效的学习。作者从基础微积分开始逐步构建了辛流形和泊松括号等数学工具。
本文研究了在学习到的潜在世界模型中如何认证守恒定律，提出了有界时域，通过可测量的模型缺陷可提前保证轨迹在物理不变水平集上保持多少步。
本文研究具有二元隐状态和非完美二元反馈的非平稳多臂老虎机，开发了一个基于部分守恒定律（PCL）的框架，用于建立可索引性并计算Whittle索引，并应用于机会频谱接入。
本文提出了一种新架构，将 Flux 神经算子与循环视觉转换器相结合，作为求解守恒律的基础模型。该模型在无需显式获取控制方程的情况下，在多种保守系统中展示了稳健的泛化能力和长期预测能力。