基於數據驅動的非線性波動力學模型重構

本文提出了一種基於機器學習的框架，用於分析複雜波介質中光波包的非線性演化動力學，並通過稀疏回歸將微觀離散晶格模型簡化為更簡單的有效連續介質模型，以準確描述波包的動態。