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无需伴随求解器的混沌流动的伴随灵敏度：一种数据驱动方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究比较了离散局部敏感性分析与连续伴随敏感性分析等方法的性能特征，发现前向模式自动微分在参数估计和方程拟合中更有效。连续伴随方法在大模型中性能更高，但内存使用与性能存在权衡，反求法技术不适用于大多数科学模型。
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关键要点
- 本研究比较了离散局部敏感性分析与连续伴随敏感性分析等方法的性能特征。
- 前向模式自动微分在ODE参数估计和神经微分方程拟合中更有效。
- 连续伴随方法在大模型中性能更高，但存在内存使用与性能的权衡。
- 反求法技术不适用于大多数科学模型。
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