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Neural ODE
PDE与机器学习（六）：连续归一化流与Neural ODE
如何把高斯变成数据分布？本文从 ODE/PDE 理论出发，系统推导 Neural ODE、伴随方法、连续归一化流（FFJORD）与 Flow Matching，并用 7 张图把核心机制画清楚。
常微分方程（十八）：前沿专题与系列总结
系列终章。回顾正在重塑动力学建模的四大前沿——Neural ODE、时滞方程、随机微分方程、分数阶微积分——然后用一张方法选择流程图、一张 ODE-机器学习连接图，把整个 18 章的旅程做一次完整的盘点和送别。