基于随机辛张量网络的高维流形约束优化方法

本发明公开了一种基于随机辛张量网络的高维流形约束优化方法，步骤如下：首先采集多模态信号，并对其进行预处理。接着开展随机辛张量网络训练，训练中每100次迭代执行一次辛正交性校验，利用修正项维持网络的辛结构。最后进行实时控制与曲率补偿，通过流形平行移动的校正步修正状态估计误差，保证每步积分的辛形式误差在可控范围。该方法借助随机辛张量网络，结合多模态信号处理，通过辛正交性校验与曲率补偿等操作，实现高维流形约束的有效优化，在复杂系统的控制与优化领域有潜在应用价值，可提升相关算法的稳定性与准确性。