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Lyapunov time
Lyapunov time
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Jacobian 微调稳定神经偏微分方程模拟器
一篇新的研究论文探讨了 Jacobian 微调作为一种稳定混沌偏微分方程（PDE）神经模拟器的方法。该研究将误差来源分解，区分了物理误差增长和模型引起的误差放大。通过将模拟器误差与通过求解器 Jacobian 传播错误的对立情景进行比较，研究人员推导出了放大率。该放大率有助于确定 Jacobian 微调显著减少了误差，特别是对于放大率较高的模型，其收益与微调成本和放大率相关。
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无方程数字孪生利用库普曼理论处理结构动力学
研究人员开发了一种新的数字孪生框架，用于监测复杂的工程结构，特别是在非平稳和非线性动力学具有挑战性的环境中。该方法利用库普曼算子理论和动态模式分解，在无需预先了解刚度或质量矩阵的情况下实时重建结构状态。该框架已成功在一台漂浮式海上风力涡轮机上得到验证，展示了高保真度的重建和约1.0秒的可预测性范围。