最近，对具有神经网络的物理系统建模和计算的兴趣越来越多。在古典力学中，哈密顿系统是一种优雅而紧凑的形式主义，该动力学由一个标量功能，哈密顿量完全决定。解决方案轨迹通常受到约束，以在线性矢量空间的子序列上进化。在这项工作中，我们提出了新的方法，以准确地逼近其解决方案的示例数据信息的约束机械系统的哈密顿功能。我们通过使用明确的谎言组集成商和其他经典方案来关注学习策略中约束的重要性。
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