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Rosenbrock
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GRADSOLVE库加速GPU上ODE梯度计算
一个名为GRADSOLVE的新型开源JAX库已被开发出来，用于加速NVIDIA GPU上常微分方程（ODE）集成精确梯度的计算。该库解决了现有GPU软件在快速ODE求解和高效梯度计算之间进行权衡的性能瓶颈。GRADSOLVE通过记录求解器步骤然后执行固定步重放来实现更快的梯度计算，与Diffrax等标准方法相比，微分速度显著提高。
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新贝叶斯推断方法解决约束逆问题
研究人员开发了一种新颖的贝叶斯推断方法，用于解决受偏微分方程约束的逆问题。该方法在最近的一篇论文中有所介绍，它使用增强拉格朗日公式在双空间中对后验分布进行采样。该方法将交替方向乘子法 (ADMM) 与 Stein 变分梯度下降法 (SVGD) 相结合，以逐步强制执行物理约束，例如全波形反演 (FWI) 中的波动方程。该技术已在包括 Marmousi II 数据集在内的基准问题上得到验证，证明了其生成物理上一致的不确定性估计的能力。