本文介绍了一种利用随机特征模型作为数据驱动模拟器的方法，能够有效近似物理科学中的偏微分方程。研究探讨了随机特征与深度神经网络的关系，并提出了基于去噪扩散概率模型的控制方法，以解决非线性动力系统的反馈控制问题，为未来的控制系统应用提供了新思路。

该论文提出了一种基于控制理论的强化方法，使用反馈控制构建了神经网络架构，增强对抗攻击的防御能力。实验结果显示该方法比现有技术更有效。