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Ensemble Kalman inversion: a derivative-free technique for machine learning tasks
Ensemble Kalman inversion: a derivative-free technique for machine learning tasks
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集成卡尔曼方法在气候模型校准中的比较
一篇新的arXiv论文探讨了各种集成卡尔曼方法在校准复杂气候模型（特别是那些包含机器学习参数化的模型）方面的效率。研究人员Rebecca Gjini及其同事使用Lorenz类型模型进行了实验，将不同无导数集成卡尔曼技术的计算成本与一种基于导数的方法进行了比较。该研究旨在确定在气候科学中用于快速、校准驱动开发周期的最佳集成卡尔曼方法。
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深度算子网络对复合材料变形进行预测并量化不确定性
研究人员开发了一种深度算子网络（DeepONet）来预测碳/环氧复合材料的工艺诱导变形。这种数据驱动的代理模型结合了基于物理的模拟和实验测量，以考虑热膨胀和固化收缩。该研究还纳入了迁移学习和集成卡尔曼反演（EKI）来提高预测精度和量化不确定性，从而有助于优化制造工艺。