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1D Burgers equation
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新方法确保AI控制的偏微分方程系统安全
研究人员开发了一种名为“用于偏微分方程控制的安全扩散模型”（SafeDiffCon）的新方法，以确保偏微分方程（PDE）约束控制的深度学习应用的安全性。该方法利用共形预测中的不确定性分位数来指导扩散模型，使其能够在训练和推理过程中满足安全约束。在涉及一维Burgers方程、二维不可压缩流体和受控核聚变的任务评估中，SafeDiffCon独特地满足了所有安全要求，并在控制性能上优于其他方法。
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基于物理的主动学习提高了神经算子训练效率
研究人员开发了一种名为基于物理的获取（physics-based acquisition）的新型主动学习技术，以提高训练神经算子以求解偏微分方程的效率。该方法利用方程的残差来智能地选择信息量最大的数据样本，从而减少了训练所需的总体数据量。在1D Burgers方程和2D可压缩Navier-Stokes方程上的实验表明，该方法优于随机获取，并在结合了基于物理的归纳偏置的同时，达到了最先进的数据效率。