神经代理模型输入窗口与历史长度的权衡研究
原文标题：Spatial Context or Memory? Sizing the Inputs of Neural Surrogates for Partially Observed Fields
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论文研究从稀疏噪声传感器预测物理场的神经代理模型，量化空间窗口与历史快照之间的权衡，并与贝叶斯最优误差对比。在 Burgers 流与 Kuramoto-Sivashinsky 方程上的实验揭示「提前期反转」现象，并给出按相关长度设定窗口、按预测提前期分配输入预算的设计准则。
- 问题
- 稀疏噪声传感器预测物理场时，输入窗口与历史快照长度该如何取舍。
- 方法
- 以贝叶斯最优误差为基准量化窗口与历史的权衡，并在 Burgers 流与 KS 方程上训练模型验证。
- 结果
- 仅读窗口的模型在已知最优的线性场上误差在 1% 以内；KS 方程上出现「提前期反转」现象
- 影响
- 给出按相关长度设窗口、按预测提前期分配输入预算的两条设计准则，可直接指导代理模型调参。
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