論文の概要: Data-driven multiscale modeling for correcting dynamical systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17496v2
• Date: Wed, 14 May 2025 14:04:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.14104
• Title: Data-driven multiscale modeling for correcting dynamical systems
• Title（参考訳）: 動的システム修正のためのデータ駆動型マルチスケールモデリング
• Authors: Karl Otness, Laure Zanna, Joan Bruna,
• Abstract要約: 本稿では,動的システムの量を予測するためのマルチスケール手法を提案する。 我々は,マルチスケールネットワークがカオスモデルを修正し,未解決の細粒度力学の寄与を反映する気候サブグリッドパラメータ化タスクに対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.986783465299084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a multiscale approach for predicting quantities in dynamical systems which is explicitly structured to extract information in both fine-to-coarse and coarse-to-fine directions. We envision this method being generally applicable to problems with significant self-similarity or in which the prediction task is challenging and where stability of a learned model's impact on the target dynamical system is important. We evaluate our approach on a climate subgrid parameterization task in which our multiscale networks correct chaotic underlying models to reflect the contributions of unresolved, fine-scale dynamics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的システムの量を予測するためのマルチスケール手法を提案する。 本手法は, 自己相似性が高い問題や, 予測課題が困難であり, 学習モデルが対象とする力学系に与える影響の安定性が重要となる問題に対して, 一般的に適用可能であることを想定する。 我々は,マルチスケールネットワークがカオスモデルを修正し,未解決の細粒度力学の寄与を反映する気候サブグリッドパラメータ化タスクに対するアプローチを評価する。

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