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7.2.2 科学机器学习 (SciML) 7.2.2 科学机器学习（SciML）：当微分方程拒绝被“黑箱”拟合——一个关于梯度爆炸、雅可比病态与物理一致性修复的实战手记 你有没有试过，在训练一个神经微分方程（Neural ODE）时，loss曲线像坐过山车——前3秒还在收敛，第4秒突然nan；或者，明明初始条件和物理约束都写得清清楚楚，模型却在t=0.8s处毫无征兆地炸出一个10⁹量级的位移？ 会员。《7.2.2 科学机器学习 (SciML)》收录于灏天文库文集《高性能计算 (HPC) 与并行计算》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号32106。

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