NeurIPS 2026 论文：让模型预测动力系统越过临界点后的全新动力学 regime

NeurIPS 2026 论文指出，层级式动力系统重建（DSR）模型的失败模式是无法正确学习控制参数并外推到训练域之外，因此预测不了动力学 regime 本身改变的拓扑域外泛化场景。作者用特征拆分和物理稀疏先验修复后，模型在训练时无任何控制参数显式信息下正确预测了分岔及其后的动力学，并在浅层 PLRNN 与 Neural ODE 上验证有效。