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LEAP：面向科学模拟的动作学习框架
Action Learning for Scientific Simulations
AI 导读
LEAP（Learned Energy on Action Paths）提出面向科学模拟的动作学习框架，在路径空间构建可微目标以恢复随机动作。它把未知动作锚定到可处理的参考过程，通过对比观测轨迹与参考轨迹学习修正项，兼顾局部动力学结构与跨时间的非加性依赖。在随机物理系统、多体轨道动力学和分子模拟中，LEAP 恢复了潜在动力学，学到的动作可复用于路径排序与推理、机制引导、约束优化与采样。
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