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Climate Dynamics
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新型神经网络可处理复杂的确定性及分段光滑动力学系统
研究人员开发了用于学习复杂动力学系统的新型神经网络架构。一种方法侧重于确定性和随机强迫哈密顿系统，引入了广义强迫哈密顿神经网络（GFHNNs），可提供更长的长期稳定性和准确性。另一种方法通过结合超平面检测和几何约束神经网络来处理分段光滑动力学系统，这类系统在气候动力学和具有摩擦的机械系统等领域具有相关性。
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新的Climate-Dyna Deep Hedging方法应对金融气候风险
研究人员开发了一种名为Climate-Dyna Deep Hedging的新方法来管理气候相关金融风险，特别关注残余气候对冲估值调整（HVA）。该方法通过比较受气候影响的场景和基线场景来量化气候成本，将对冲工具发现转化为成本优化问题。该系统从线性高斯解开始，通过模型回滚学习非线性修正，并在使用欧盟排放交易体系数据的研究中展示了显著的遗憾减少和适应能力。