<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>PDE and Machine Learning on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/categories/pde-and-machine-learning/</link><description>Recent content in PDE and Machine Learning on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 28 Jul 2025 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/categories/pde-and-machine-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>辛几何与结构保持神经网络：让模型学会守恒</title><link>https://www.chenk.top/zh/standalone/symplectic-geometry-and-structure-preserving-neural-networks/</link><pubDate>Mon, 28 Jul 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/standalone/symplectic-geometry-and-structure-preserving-neural-networks/</guid><description>&lt;p>随手训练一个普通的 MLP 来拟合一维谐振子的运动——尽管验证集上的误差很小，前十步看起来也正确，但继续预测一千步后，轨道不再闭合，能量缓慢漂移，原本应周期运动的系统变成了一条慢慢张开的螺旋。网络学到了“数据点之间的插值”，却没有学到“物理”。&lt;strong>结构保持网络&lt;/strong>（structure-preserving NN）的做法是把守恒律——能量守恒、辛 2-形式、欧拉-拉格朗日方程——直接编码进架构里，使得模型从数学结构上就不可能违反这些约束，无论积分多长时间。&lt;/p></description></item></channel></rss>