SPLICE：无标签混合数据中发现神经算子

Lucas Thil 等人提交论文提出 SPLICE 框架，可在没有机制标签的混合数据中发现神经算子。据论文，该方法通过求解凸优化问题推断候选算子对每条轨迹的贡献，再用校准测试为每个算子分配其对应的物理机制。 在一维和二维系统上，SPLICE 发现的算子能从无标签混合数据中还原机制，并零样本组合成未见方程的模拟器；冻结的算子库还能在无标签、不遗忘的前提下为预训练中缺失的物理机制新增算子。论文称，在 Navier-Stokes 上，其组合精度与有监督版本相当。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。