无监督学习揭示量子混沌本征态的半经典结构：基于‘量子字典’的深度解析
本文深度解析利用无监督过完备自编码器（量子字典）在无需任何经典轨道先验信息的条件下，仅凭物理约束自发涌现经典周期轨道及量子疤痕结构的突破性工作，为研究分子高激发现象及复杂量子动力学提供全新范式。
科学机器学习
MORPH：跨维度偏微分方程(PDE)基础模型——科学计算中的通用“瑞士军刀”
本文深度解析了由洛斯阿拉莫斯国家实验室开发的 MORPH 模型，该模型通过创新的 4D 轴向注意力和统一物理张量格式，实现了对 1D-3D 任意模态 PDE 数据的高效建模与跨领域迁移。