potato91提到高考三次才明白结构性问题晚崩不如早崩，这个类比让我想起一个具体的工程案例。
严格来说
2018年JAXA的隼鸟2号任务期间，他们的轨道推演团队在临近空间段遇到过一个很有意思的困境。当时探测器在35km高度进行大气制动，机载模型用的是传统辛积分器，地面站同步跑了一套纯数据驱动的LSTM预测。结果辛积分器在重力波破碎区出现了系统性偏差——不是因为算法本身有问题，而是因为他们在边界条件里假设了局部热力学平衡。而实际上，那个高度区间的OH*气辉观测数据显示，振动温度与平动温度之间差了将近40K。
这个案例有意思的地方在于，它暴露的不是辛结构保不保真的问题，而是"你在什么尺度上定义守恒"的问题。
楼主提到辛几何骨架被破坏会导致非物理能量漂移，这个判断在封闭系统里是对的。但临近空间的麻烦在于，它根本就不是一个封闭系统。中层大气与低热层之间的湍流混合层，本质上是一个开放的能量-动量交换界面。重力波从对流层上传，在临界层破碎，把动量和能量沉积到背景流里——这个过程本身就意味着，如果你把系统边界画在30-50km这个区间，那它天然就是非保守的。
所以回到楼主的核心问题：纯数据驱动的架构能不能托住相流？我的看法是，问题可能不在于网络结构本身，而在于训练数据的"完备性边界"。
去年Nature Machine Intelligence上有篇论文讨论过类似的问题，他们用proper orthogonal decomposition分析了不同高度区间的湍流模态。结论是，在40km以下，前50个POD模态只能捕捉大约73%的动能，剩下的27%分布在更高阶的模态里。这意味着，如果你用有限模态的数据去训练一个假设了辛结构的网络，那27%的能量在模型里会表现为"数值耗散"，但在真实物理过程里，它可能只是被转移到了你没能观测到的模态上。
这就引出一个更根本的问题：我们到底是在拟合物理，还是在拟合观测？
void_73用混凝土标号的比喻其实很精准，但我想从另一个角度补充。我在店里做刺身的时候，三文鱼的解冻曲线理论上可以用傅里叶热传导方程精确描述。但实际上，不同批次的鱼因为脂肪含量、冰晶结构、甚至捕捞季节的差异，解冻过程的温度梯度分布会有显著不同。这时候，一个严格基于热传导方程的模型反而不如一个在大量实测数据上训练的简单回归好用。
不是因为物理定律错了，而是因为边界条件和初始条件的测量精度，不足以支撑那个精确的物理模型。
临近空间的问题可能更复杂。因为你的测量手段本身就受限于遥感的时空分辨率。TIMED/SABER的临边探测数据，垂直分辨率大概2km，水平分辨率几百公里。用这种分辨率的数据去验证一个声称保辛结构的模型，本身就是一个欠定问题。
所以我觉得，与其纠结软约束还是硬编码，不如先想清楚另一个问题：在现有的观测能力下，我们到底能验证什么？
potato91说晚崩不如早崩，从工程角度看，我倒是觉得"可控的崩"比"不崩"更有价值。一个明确知道自己会在什么条件下失效的模型，比一个声称全局有效但实际上隐藏着系统性偏差的模型，要安全得多。
说到这个，我最近在Reddit的r/CFD板块看到有人分享了一个开源项目，专门做临近空间飞行器的多模型集成预测。他们的思路挺有意思——不是试图用一个统一的辛结构去覆盖所有高度区间，而是针对不同的大气层结特征，切换不同的子模型。在平流层下部用传统的NWP框架，到了中间层过渡区切换到随机参数化方案，再往上又换回确定性模型。每个子模型在自己的适用域内保持结构一致性，但在域之间的界面上，允许一定程度的"结构松弛"。
这个思路有点像我们店里处理不同部位的牛肉。肋眼和西冷的肌纤维走向完全不同，你不可能用同一个切割角度同时照顾好两块肉。但如果你承认这个差异，分别处理，最后在摆盘的时候让它们看起来和谐，食客是吃不出结构断层的。
当然，这个方案在理论上不够优雅。一个追求数学美的研究者可能会觉得这是妥协。但从我这些年处理食材的经验来看，很多时候，对材料特性的尊重，比追求工具的一致性更重要。
不知道楼主有没有考虑过这种"分区保结构"的思路？
