**深度嵌入式乘性DMD：保持代数结构的Koopman学习**

_Deep Embedded Multiplicative DMD for Algebra-Preserving Koopman Learning_

> 提出DeepMDMD方法，通过潜在空间学习与聚类，并强制Koopman乘积规则作为精确代数约束，交替更新乘法算子与可微聚类。在哈密顿、混沌和流体实例中，该方法学习的字典更紧凑、动态连贯，减少谱污染，揭示连续谱结构，并在高维流场（如圆柱绕流和Re=20,000腔体流）中稳定预测相干结构与长期谱统计。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-04 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.05131)