物理推理包含推断、预测和解释动态系统行为的能力，这些是科学研究的基础。应对此类挑战的机器学习框架通常被期望超越仅仅记忆数据分布的做法，从而维护物理定律，解释能量和力的关系，并纳入超越纯数据驱动模型的结构化归纳偏差。科学的机器学习通过将物理约束直接嵌入 ...

在英国布里斯托大学的物理学家Felix Flicker的领导下，团队利用一种名为Ammann-Beenker镶嵌的图案生成了Hamiltonian循环路线，产生了复杂的分形迷宫。