粘性バーガー方程式のためのハイブリッドマシンラーニングアプローチに基づく確率パラメータ低次元モデル

本論文は、粘性バーガー方程式の解を効率的に近似するための確率パラメータ低次元モデルを提案する。このモデルは、畳み込みオートエンコーダによる次元圧縮と、パラメトリック reservoir computing-正規化流モデルによる潜在変数の時間発展の特徴づけから構成される。