研究人员开发了一个新的数据驱动框架，用于从复杂多尺度系统的有限观测数据中学习有效的随机动力学。该方法对耦合随机微分方程进行建模，并使用归一化流来表示未观测到的快速动力学的不变分布。该框架通过优化带惩罚的似然目标进行端到端训练，并包含用于不确定性量化的贝叶斯变分推断过程。 AI
影响 引入了一种新颖的复杂系统建模方法，有可能改进科学模拟和数据分析。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍学习复杂动力学新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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