研究人员开发了一种使用对抗性最优传输的新方法，以提高数据驱动的混沌系统模拟器的准确性。传统方法难以处理混沌系统固有的敏感性，导致长期预测效果不佳。这种新颖的方法可以学习更好的摘要统计量，并创建物理上一致的模拟器，在包括高维混沌系统在内的各种混沌系统中都显示出改进的统计保真度。 AI
影响 引入了一种新颖的正则化技术，用于提高混沌系统中模拟器的保真度，可能对科学建模产生影响。
排序理由 学术论文，介绍了一种模拟混沌系统的新方法。
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Chaos arises in many complex dynamical systems, from weather to power grids, but is difficult to accurately model using data-driven emulators, including neural operator architectures. For chaotic systems, the inherent sensitivity to initial conditions makes exact long-term foreca…