Prob-nnGParareal

新的概率求解器增强了微分方程的不确定性量化

研究人员开发了Prob-GParareal，这是GParareal算法的一个新颖的概率扩展，用于求解微分方程。这种新方法结合了高斯过程来建模校正函数，从而能够量化和传播时间步长中的不确定性。Prob-GParareal还可以处理概率初始条件，并与现有的数值求解器集成。该论文在各种ODE系统上展示了该算法的准确性和鲁棒性，并引入了一个变体Prob-nnGParareal，它使用最近邻高斯过程来提高PDE示例的性能。