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物理约束学习带不确定性的 PDE 系统的 Port-Hamiltonian 模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
应用深度生成模型传递复杂物理系统中的不确定性，构建隐式变分推断公式，并使用物理学原理作为约束条件。验证了该方法在物理系统建模中的有效性。
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关键要点
- 应用深度生成模型传递复杂物理系统中的不确定性。
- 构建隐式变分推断公式。
- 使用物理学原理作为模型输出的约束条件。
- 该方法在高成本数据采集和小型训练数据集的物理系统建模中具备可扩展性。
- 通过传输动态的规范示例验证了方法的有效性。
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