发布 Hamiltonian System Data 数据集, 应用在 哈密顿系统、机器学习 领域

本次发布的数据集 Hamiltonian System Data, 该数据集包含了用于训练哈密顿神经网络的状态变量样本和向量场，旨在回归哈密顿量和其向量场。该数据集是从具有特定参数的哈密顿系统生成的，用于实证研究不同模型在回归哈密顿量和向量场方面的性能。相关的代码和结果可在GitHub上获取。数据规模为：对于每个哈密顿系统，均匀随机生成了512个状态变量和向量场的样本。任务目标是进行哈密顿量和向量场的回归分析。

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