Вводные примечания по вопросам обучения
arXiv: 2609.06546v1 Аннонс Тип: перекрестное резюме: Хотя машинное обучение может быть использовано для прогнозирования эволюции физических систем на основе данных, формула, которая учит только состояние системы в каждый раз оставляет временную и динамическую структуру решения, которую можно решить в рамках широкого пространства гипотезы. Мы введем программу обучения на сумму 2 долл. США, которая представляет собой систему представительства и обеспечивает такое пространство за счет увязки первичного представления со вторым представлением посредством известных физических преобразований. Возникающее в результате этого перекрестное ограничение ограничивает эффективное пространство для гипотезы и обеспечивает прежний, физически интерпретируемый критерий исключения решений, которые удовлетворяют только первичному представительству. Мы успеваем на обучение в размере 2 долл. США через EuLaNet, представительство Эйлера - Лагранга для динамики флюидов. Учитывая скорость u(\mathbf {x},t)$, EuLaNet создает свою модернизированную карту потока Лагранжа $X(\matbf[а], t) долл.
