机器学习和混沌:预测不可预测性的新方法

机器学习可以预测混沌吗? UT Austin 的这篇论文在包含 135 个混沌系统的庞大数据集上对现代预测方法进行了大规模比较

预测混沌系统是一门令人着迷的科学,位于计算机科学和物理学的交叉点。 该领域的重点是理解和预测不可预测的自然系统,其中初始条件的微小变化可能对结果产生重大影响。 蝴蝶效应是这一领域的王者,它挑战了可预测性的概念。

混沌系统是不可预测的,这是一个重大挑战。 由于这些系统对初始条件的敏感依赖性,预测这些系统的复杂性使得长期预测变得极其困难。 研究人员正在尝试开发能够准确预测这些系统未来状态的方法,尽管它们具有固有的不确定性。

过去,混沌系统预测一直基于基于物理学的特定领域模型。 处理混沌系统复杂性的传统工具是基于对底层物理过程的理解的模型。 它们的有效性通常受到它们试图预测的系统的复杂性的限制。

来源和详细信息:
https://www.marktechpost.com/2023/12/25/can-machine-learning-predict-chaos-this-paper-from-ut-austin-performs-a-large-scale-comparison-of-modern-forecasting-methods-on-a-giant-dataset-of-135-chaotic-systems/