SPLICE：无标签混合数据中发现并组合神经算子

Lucas Thil、Jesse Read、Guillaume Doquet、Rim Kaddah 在arXiv预印本中提出SPLICE框架，从无标签的多机制混合轨迹中发现物理算子，并通过凸优化推断各候选算子对轨迹的贡献，将其组合为零样本模拟器。 据论文摘要（本说明基于摘要，未核验全文），在一维、二维系统和Navier-Stokes上，发现的算子可从混合数据中恢复机制并组合成对未见方程的零样本模拟器；Navier-Stokes上的组合精度约与监督方法相当。校准测试可为算子分配其实现的物理机制，并检测算子库缺失物理或机制不可充分分离的失败情形；冻结算子库还可无标签扩展新物理且不发生遗忘。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。