Symplectic ODE-Net是一个深度学习框架，利用Hamilton动力学建模物理系统，提出了多种算法以处理复杂的哈密顿系统，包括对称循环神经网络和辛泰勒神经网络。该方法旨在提高预测精度和计算效率，同时保持辛结构，尤其在数据有限和噪声较大的情况下表现优异，适用于长期预测和系统建模。