JEPAWG 在参数化动力系统权重空间中解析分叉

论文将联合嵌入超网络 JEPAWG 应用于参数化动力系统，利用其参数-权重表示定位 Hopf 点、周期倍增级联及全局分叉。该方法在预测任务上表现与直接训练的超网络相当，并能定性估算 Feigenbaum 常数。 JEPAWG 提供其他超网络无法获得的动力学可解释性，验证了其作为读取训练网络物理结构的有效工具。