Bài báo này trình bày một nghiên cứu về việc học hành vi của các hệ thống động tuyến tính trên một mạng sử dụng mô hình mạng nơ-ron đồ thị, xem xét các đặc điểm của sự lan truyền thông tin (khuếch tán, định vị yếu và định vị mạnh) trong các hệ thống phức tạp. Chúng tôi phát triển một khuôn khổ mạng nơ-ron tích chập đồ thị và mạng nơ-ron dựa trên sự chú ý để xác định hành vi trạng thái ổn định của các hệ thống động tuyến tính và chứng minh rằng mô hình đã được huấn luyện có thể phân biệt giữa các trạng thái khác nhau với độ chính xác cao. Chúng tôi đánh giá hiệu suất mô hình bằng dữ liệu thực tế và cung cấp các suy luận phân tích về sự lan truyền tiến và lùi của khuôn khổ để nâng cao khả năng giải thích của mô hình.
