研究人员开发了一种新颖的方法，通过调整分箱谱损失来对非结构化网格上的混沌动力学进行建模。该方法用图拉普拉斯频率带取代了传统的傅里叶模式，从而能够更准确地预测湍流。该研究引入了切比雪夫和多层近似，包括用于网格的图拉普拉斯能量对齐（GLEAM），以提高长时预测的保真度，并与现有方法相比保留统计不变量。 AI
影响 引入了一种提高复杂混沌系统建模的准确性和保真度的新技术，可能影响科学模拟和预测。
排序理由 这是一篇详细介绍混沌动力学建模新方法的学术论文。
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arXiv:2607.19387v1 Announce Type: cross Abstract: Surrogate modeling for high-dimensional nonlinear dynamical systems that exhibit chaos requires mechanisms that preserve not only pointwise accuracy but also the scale-dependent structure of physical fields. Bandwise spectral powe…