神经网络反馈系统的可扩展增量鲁棒性分析

揭示Brinkman惩罚正则化哈密顿PDEs保留多共形辛结构的兼容性条件，建立精确局部守恒律，为复杂域结构保持算子学习提供理论基础。

DissipNet 通过强制耗散性约束实现耗散动力系统建模，在预测精度与物理性质保持之间取得平衡，适用于控制理论与复杂动力学分析。

针对非线性分析中的无穷方程与p-Laplace方程，利用PINN和DeepONet求解二维、三维问题及大p值场景。

基于流形函数编码器的 PDE 神经算子求解器，内存占用与数据分辨率解耦，支持任意形式PDE输入，适合大规模物理仿真。

SHRAV 是一个架构无关的计算框架，通过状态延续核心实现物理建模与逆向设计的可复用计算，适用于物理场预测与数值求解。