SPLICE：稀疏物理算子库识别与组合式扩展

SPLICE 框架可在无机制标签的混合轨迹数据中发现神经算子，通过求解凸优化问题推断候选算子对每条轨迹的贡献，并用校准测试为每个发现的算子分配其实现的物理机制。在一维和二维系统中，发现的算子能从无标签混合物中恢复机制，并组合成未见方程的零样本模拟器；冻结的算子库还能在无标签、不遗忘的情况下为预训练中缺失的物理机制新增算子。在 Navier-Stokes 上，发现的算子组合精度与有监督版本相当。