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动态系统重建中的拓扑泛化研究

在机器学习与动力系统建模结合的过程中，模型在未见拓扑结构中的泛化能力往往不足。该研究通过引入拓扑学方法，增强了模型对动态系统行为的捕捉与预测能力，确保其在训练分布外仍能保持稳定。这为科学机器学习（SciML）在复杂环境中的应用提供了可靠的参考路径。