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本文提出了一种利用动力系统中的复合算子来线性化和分析LLM变换的方法，通过谱分析实现结构洞察和模型比较。
DeepMDMD将深度学习与代数约束相结合，学习紧凑且动态一致的Koopman算子表示，并将乘积规则作为精确约束强制实施。该方法在高维混沌和流体动力学问题上优于几何方法，减少了谱污染并实现了稳定的长期预测。