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Ilya Timofeyev
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机器学习对流体动力学模拟中的亚网格尺度进行参数化
研究人员开发了一种新颖的流体动力学模拟方法，通过使用前馈神经网络来学习浅水方程中的亚网格通量。该方法采用具有四点模板的局部参数化，优于全局耦合方法。机器学习技术在长期湍流模拟中显示出改善的能量平衡，并且可以与通量限制相结合，以提高激波附近的精度，即使在未训练的动力学状态下也是如此。
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回声状态网络成功重现混沌系统中的稀有事件
研究人员利用回声状态网络（Echo-State Networks）精确地模拟和预测了混沌系统中的稀有事件，特别是竞争性Lotka-Volterra模型。研究表明，该网络能够学习混沌吸引子并重现统计特性，包括变量分布的尾部和不频繁的发生。这种方法为理解和预测复杂、不可预测的现象提供了一种新颖的方法。