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粗网格图神经网络预测参数化非定常流稀疏观测量
arXiv 论文提出直接在粗网格上部署图神经网络的降阶模型，跳过全状态重建，用于参数化二维/三维受限圆柱流与不均匀加热腔。模型可泛化到未见工况并准确预测稀疏探针位置与积分量，训练时间与内存均优于细网格代理。配合频谱引导的自适应采样，最大误差降低一个数量级。
arXiv cs.LG3 天前
#降阶模型
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算子推断与强化学习驱动的自适应混合耦合
论文提出基于强化学习的在线自适应方法，通过重叠Schwarz交替法耦合全阶模型与降阶模型，用深度Q网络离线训练策略以动态分配子域模型保真度。在一维对流扩散与三维弹性波传播基准上，学习策略能随波前传播动态分配高保真模型并优于静态分配。
arXiv cs.LG46 天前