本研究探讨了神经切比雪夫核（NTK）和神经塌缩（NC）现象对深度神经网络（DNN）训练的影响，提出了块状结构的经验 NTK，并分析了 DNN 的动态特性。实证研究验证了神经崩溃现象在图神经网络中的特征演变与拓扑关系，发现崩溃程度与层深度相关。此外，提出了统一神经核（UNK）方法，描述学习动态并证明其有效性。