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使用傅里叶神经算子的强大海洋亚格尺度参数化
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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
该文介绍了一种基于Fourier神经算子的参数化方法，用于在气候模拟中处理小尺度过程对海洋动力学的影响。该方法表现良好，讨论了在频域操作的神经网络的潜力和限制。
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关键要点
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小尺度过程对海洋动力学的影响在气候模拟中非常重要。
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直接解析计算小尺度过程的代价很高。
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开发了一种基于Fourier神经算子的参数化方法。
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该方法在准确性和泛化性方面与其他方法进行了比较。
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讨论了频域操作的神经网络的潜力和限制。
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为未来的研究奠定了基础。
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