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面向实时航天器热仿真的基于物理的机器学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
南极冰盖和北极冰盖流失导致海平面上升，沿海洪涝威胁全球数千万人。物理顺应机器学习（PIML）是一种结合物理和数据驱动方法的框架，可解决冰川行为问题。本文综述了PIML算法，分析了其准确性和效率优势，并讨论了当前挑战和未来机会。
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关键要点
- 南极和北极冰盖流失导致海平面上升，威胁全球数千万人的家园。
- 传统物理模型在高分辨率结果方面存在局限性，数据驱动方法需要大量高质量数据。
- 物理顺应机器学习（PIML）结合了物理模型和数据驱动方法的优势，近年来得到广泛研究。
- 本文综述了现有的PIML算法，并分析了其在准确性和效率方面的优势。
- 讨论了PIML在海冰研究中的应用、不同组合方法和神经操作器方法的挑战与机会。
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