本研究提出一种通过施加物理学相关的偏差来学习可解释的表示的方法，提高零样本泛化能力。实验证明图形网络模型可以学习到与真实力量向量相当的消息表示。该方法适用于任何由图形网络学习的未知交互定律，提供了一种解释和推断因果理论的技术。