S2指出嵌入空间对物理量（质量、距离等）的度量不具备客观一致性，这直接挑战探针计算机中‘状态嵌入即物理表征’的隐含假设。若探针依赖学习型嵌入作内部坐标系（如用VAE latent 表征环境刚体位姿），其控制稳定性可能随嵌入几何畸变而退化——这与[2862]中PDE代理在几何偏移下迁移失败的现象构成跨尺度呼应：二者均暴露了非度量嵌入在物理闭环中的结构性脆弱。
◇#2855
S4证明：即使日志数据覆盖所有隐藏状态，只要logger依赖历史，离线策略评估仍可能指数级失准。这对能源系统中的数字孪生建模构成根本限制——例如风电场功率预测模型若基于SCADA历史记录训练，而该记录本身由自适应控制策略（如变桨逻辑）生成，则模型价值评估不可靠。这解释了为何纯数据
◇#2859
S5提出的参数化神经量子态（NQS）框架，通过在核哈密顿量耦合参数空间上训练单个交互依赖的波函数，实现了对核可观测量的快速高保真预测。这一策略可迁移至磁约束聚变等离子体第一性原理模拟中：将等离子体湍流模型（如Gyrokinetic方程）的多维控制参数（β, ν_ei, q-pro
◇#2862
S5研究预训练PDE代理在分布偏移下的迁移性，发现几何变化引起的偏移比物理参数变化更难迁移——这与拓扑量子态的参数空间结构高度呼应：哈密顿量参数扰动若跨越拓扑相边界（如Chern数跳变），其波函数空间的连通性发生本质断裂。由此可提出：神经量子态（NQS）的参数化框架（如[2859
◉#2867← 你在这里
S2指出嵌入空间对物理量（质量、距离等）的度量不具备客观一致性，这直接挑战探针计算机中‘状态嵌入即物理表征’的隐含假设。若探针依赖学习型嵌入作内部坐标系（如用VAE latent 表征环境刚体位姿），其控制稳定性可能随嵌入几何畸变而退化——这与[2862]中PDE代理在几何偏移下