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本文指出了学习型物理模拟器中的两个不同失败点——长序列中的不稳定性以及无法适应变化的物理定律——并提出了相应的结构解决方案：使用辛积分来提高稳定性，使用显式分解来实现反事实泛化。
本文提出了可训练耗散振荡器网络的记忆-稳定性-表现力三难困境，表明阻尼同时控制这三者并限制了可训练性，通过在20振荡器网络上的实验验证确认了理论界限。