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Prediction Is Not Physics: Learning and Evaluating Conserved Quantities in Neural Simulators
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि जबकि मानक न्यूरल सिम्युलेटर सटीक प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरी) भविष्यवाणियों के बावजूद भौतिक संरक्षण नियमों को बनाए रखने में अक्सर विफल रहते हैं, संरक्षण खोज नेटवर्क (कन्ज़र्वेशन डिस्कवरी नेटवर्क्स) जैसे विशिष्ट आर्किटेक्चर हैमिल्टोनियन प्रक्षेपवक्रों से वैश्विक संरक्षित मात्राओं को सफलतापूर्वक सीख सकते हैं, हालांकि उनका प्रदर्शन टेम्पोरल कंसिस्टेंसी (सामयिक निरंतरता) और प्रारंभिक स्थितियों के साथ संरेखण जैसी प्रशिक्षण रणनीतियों पर महत्वपूर्ण रूप से निर्भर करता है।