Advectra：面向非平稳物理的非对称潜空间输运

基于摘要分析。Advectra 针对潜空间神经算子在固定坐标表示下难以追踪运动相干结构的问题，引入经正则化的运动学坐标映射，解耦源坐标系与目标坐标系，形成近似随动的潜空间参考系，并实现非对称的特征聚合与重建。 核心机制：摘要指出，常见潜空间路由在特征投影与重建中使用固定或共享的分配权重，这可能限制其对平流主导系统的表达。Advectra 将显式移动参考系结构与面向状态空间模型的几何感知排序机制结合，以捕捉平流动力学并维持稳定的全局交互。坐标映射的参数化方式、正则化与损失形式、排序算法、训练及推理流程尚未验证，不能据摘要推断具体网络结构。 结果与证据边界：作者报告，在所评估的几何约束与无形式约束基线中，Advectra 在平流主导基准上表现最佳，任务包括 Navier–Stokes 流中的被动标量输运和 Rayleigh–Taylor 不稳定性；作者还报告其在真实工程任务上具有较强泛化能力。摘要未提供具体指标、数值、数据规模、划分方式或基线名称，实验协议、消融及统计信息尚未验证，复现所需实现与数据条件也需核对全文。 平台推测（待验证）：迁移假设是，若 EEG 的空间拓扑变化可由稳定、可学习的坐标变换近似描述，则源—目标坐标解耦与非对称聚合可能有助于处理跨被试或跨会话空间差异。但物理场的相干结构输运不同于头皮 EEG 的混合观测，不能将前者的有效性直接视为 BCI 证据。可考虑复用坐标映射与非对称路由，并针对电极几何和时序任务改造输入、重建目标及监督方式；低信噪比、通道稀疏、被试差异和小数据可能使映射不稳定。一个可证伪的小实验是在固定跨会话划分、匹配模型容量的条件下，对比固定坐标路由与可学习坐标映射，并检验小幅电极坐标扰动下的任务性能与映射稳定性。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。