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评估科学应用中神经 PDE 的不确定量化方法
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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
该文章介绍了一种基于物理启发式神经网络的深度学习框架，用于量化和传播受非线性微分方程支配的系统中的不确定性。作者通过一系列例子证明了方法的有效性。
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关键要点
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提出了一种基于物理启发式神经网络的深度学习框架。
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该框架用于量化和传播受非线性微分方程支配的系统中的不确定性。
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通过建立概率表示，训练系统状态以满足物理定律表达式。
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提供了一种有效训练深度生成模型的规范化机制。
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适用于数据采集成本高且训练数据集较小的情况。
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框架灵活地表征因输入随机性或观测噪声导致的物理系统输出不确定性。
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避免了重复采样昂贵的实验或数值模拟器的需求。
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通过例子证明了方法的有效性，包括非线性守恒定律中的不确定性传播和从嘈杂数据中发现流体本构规律。
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