动态系统重建中的拓扑域外泛化

研究解决动态系统重建（DSR）和时间序列预测（TSF）中的拓扑域外泛化（OODG）难题，即动态机制从周期性转变为混沌等情形。通过引入特征分割和物理稀疏先验，改进的分层 DSR 模型能在未知控制参数的情况下正确预测分叉及分叉后动态。该方法对浅层 PLRNN 和 Neural ODE 均适用。