神经网络蒸馏为26节点方程，预测多行星系统轨道不稳定性超越解析公式

康奈尔、MIT、剑桥等机构团队将神经网络蒸馏为26节点代数方程，用于预测多行星系统动力学不稳定性。该方程预测3行星轨道不稳定的误差为1.34–1.52 dex，优于Petit+2020解析公式的2.43–3.13 dex，并可零样本外推至5行星系统。两阶段流程结合符号学习与神经网络，评估速度也快于神经网络推理和直接N体模拟。