#谱方法

作者把复数特征值随时间的缠绕路径变成一条拓扑辫子，再用 Burau 表示转成特征向量，四分类做到 97.1%，比不追踪特征值的基线 44.5% 高出一大截，图机器学习方向值得看看。

这篇论文提出了SORT框架，用稀疏谱方法从噪声数据里发现微分方程，比SINDy更抗稀疏采样，还能顺带做积分逼近，适合做系统辨识的人看。

这篇论文指出了线性注意力在图去噪上的根本局限，并提出 GCA 来补上短板。在 DiGress 上效果持平标准 Transformer 还省了结构特征计算，挺实用的。