用于无定形粒子系统的玻尔兹曼生成器

研究人员开发了面向无定形材料的玻尔兹曼生成器（Boltzmann Generators），将所需等变性直接构建到黎曼随机插值器中，并用等变图神经网络结合周期性边界条件与粒子对称性。数值实验表明物理对称性显著提升了模型精度，但也揭示连续流架构在似然积分累积的数值误差会破坏时间可逆性，影响精确热力学重加权。