本研究提出了一种名为LayerDAG的自回归扩散模型，成功解决了有向无环图（DAG）的生成问题，通过分解节点间的强依赖性，生成了具有优越统计特性的规模化DAG。

通过G-LED模型加速复杂系统模拟，准确预测统计特性，生成学习为预测复杂系统的统计特性开辟新前沿。

本文提出了一个针对混沌系统长期预测的框架，旨在保留描述动力学的不变吸引子的统计特性。通过两种方法处理噪声数据的多环境设置中的训练，实证验证表明该方法在保持混沌吸引子的不变测度方面表现出很好的效果。