概率时间序列预测改走矩阵指数：KGO单步生成，17项基准中13项CRPS最低
概率时间序列预测既要刻画时间结构，又要给出不确定性，还要推理够快；扩散与流匹配类方法靠多步迭代采样换取灵活性，代价是推理开销随步数增长。KGO把预测看成结构化不确定性在Koopman潜空间中的演化：KoPE用学习到的线性算子外推潜轨迹，KoFM用矩阵指数把噪声一步搬运到未来，AUG按变量与预测步自适应分配确定性与随机分支。在ProbTS的17个设置上，KGO在13项取得最低CRPS、16项最低NMAE，并报告相对迭代生成模型至少25倍的推理加速。