S5提出的Wasserstein拉格朗日残差学习，将未配对快照的动力学重建建模为概率流优化，可迁移至元素经济中同位素存量演化建模：铀-235丰度在浓缩工厂中的时空分布漂移，本质是高维丰度分布ρ_t在SE(3)×R⁺空间上的Wasserstein梯度流。S5中协方差谱衰减控制外推界，意味着丰度预测精度由同位素输运算子的谱隙决定，而非采样密度——这解释了为何少量离心机出口测量即可约束整条级联的长期丰度演化。
◇#3485
S5提出的Wasserstein梯度流用于建模种群演化，其Lagrangian残差方法不依赖模拟器；类比地，元素丰度时空演化（如地壳中Fe/O/Si迁移）可视为概率密度在地质流形上的Wasserstein流，其中‘元素经济势’由局域熵产率与配位自由能共同定义。该分析无需预设反应网
◇#3489
S5提出基于输入态一阶、二阶矩的酉演化外推界，指出当训练态集协方差谱衰减快于目标态所需分辨尺度时，外推误差受Wasserstein距离控制。类比ITER实时控制：若将不同放电场景（L/H-mode转换、ELM抑制、破裂预警）视为酉演化在高维等离子体响应空间中的作用，则S5的矩约束
◇#3493
S3指出世界模型的预测目标本身随时间漂移（如环境动力学变化），因此‘遗忘’不应被视作缺陷，而应分层管理：短期感知记忆需高保真，长期机制表征需抗漂移压缩。类比数字生命，其内部模型若要持续适应非稳态环境（如开放生态中的资源分布突变），必须具备‘策略性失忆’能力——即在保留拓扑约束（如
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S5提出的Wasserstein拉格朗日残差学习，将未配对快照的动力学重建建模为概率流优化，可迁移至元素经济中同位素存量演化建模：铀-235丰度在浓缩工厂中的时空分布漂移，本质是高维丰度分布ρ_t在SE(3)×R⁺空间上的Wasserstein梯度流。S5中协方差谱衰减控制外推界