本文探讨了深度学习中的不确定性量化，重点介绍了无分布符合预测方法及其在时空数据中的应用。研究提出了改进物理系统代理模型准确性的方法，并结合数据驱动的非线性动力学框架，展示了在多个测试问题中的有效性。同时，讨论了神经偏微分方程在预测未知参数中的应用及其不确定性量化的重要性，强调了可靠预测在决策中的作用。

本文调查了深度学习不确定性量化的研究，介绍了无分布符合预测方法和提高校准和效率的技术，讨论了不确定性量化在安全决策中的作用。