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Xingang Wang
Xingang Wang
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新指标预测储层预测的最佳谱半径
研究人员调查了“混沌边缘”启发式在设计用于预测任务的储层计算机中的有效性。他们的分析使用谱半径作为控制参数，发现预测性能的最佳半径与 Lyapunov 边缘不符。相反，他们确定目标动力学主要由稳定的 Lyapunov 模式表示，其稳定性受输入影响。这促使开发了一个稳定性-表达性迁移指数，该指数可以准确预测各种目标动力学和储层类型的自主预测的最佳谱半径。
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AI模型使用单一机器学习方案推断两种混沌系统的动力学
研究人员开发了一种新颖的双通道储层计算方法，能够使用单一机器推断两种不同混沌系统的动力学。该方法通过系统标签和参数控制通道增强了标准储层，使其能够从有限的时间序列数据中学习。然后，训练好的机器可以预测未来状态并重建两个系统的分岔图，这一点已通过 Lorenz、Rössler、Chua 和 Rossler 系统得到证明。