Lie Generator Networksを用いた線形動的システムのためのデータからの解釈可能な物理抽出

arXiv cs.LG / 2026/3/31

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要点

本論文は、線形動的システムは、物理的に根拠のある構造によって学習できると主張しており、一般的な非線形ニューラル手法に依存すると不変量（インバリアント）に違反する可能性がある。

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