面向 IBR 动态的物理信息 Neural ODE
学习模型的稳定性诊断
C3-08 · 模块提纲
在形成结论前检查平衡点、局部模态与有限时域恢复。
学习目标
- 区分采样恢复结果与渐近稳定性证明。
- 检查学习残差如何改变平衡点与阻尼。
内容提纲
- 学习模型平衡点与 Jacobian
- 能量诊断与软正则化
- 时域长度敏感性与保留的失败
实验方向 · 待开发
仿真与代码实验
比较不同时域长度的恢复图并检查不一致工况。
后续在此加入模型说明、参数设置、可运行代码与结果解读。
练习与讨论
明确采样稳定性惩罚能够支持什么结论。
解答与反馈将在完整教材中补充。
材料准备
已有相关讲义、模型或 Notebook，需要整理为网页教材与实验。
将现有材料整理为逐步讲义、可复现实验与带解答练习。