English(EN) Machine Learning Applications in the Solar Interior and Atmosphere

提出机器学习框架以理解太阳

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-28 04:00

新章节将太阳正式定义为一个动力学系统，提出机器学习可以弥合观测差距并加速模拟。该框架概述了机器学习的四个关键作用：推断（Inference）、模拟（Emulation）、传播（Propagation）和控制（Control），以重建和耦合太阳跨不同物理层的全球状态向量。该方法旨在通过数据驱动技术解决纯粹基于物理推断的局限性，为预测太阳演化提供一条严谨的途径。 AI

影响提出了一种新颖的机器学习框架，以增强对太阳动力学的理解和预测，可能加速日球物理学研究。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Vishal Upendran, Carlos J. D\'iaz Baso · 2026-10-28 04:00

机器学习在太阳内部和大气中的应用

arXiv:2610.34687v1 Announce Type: cross Abstract: The solar interior and atmosphere constitute a strongly coupled, multiscale dynamical system defined by continuous temporal evolution. Predicting the state of this system requires modeling physical interactions that span disparate…

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