Oct, 2020
使用神经网络对亚网大气过程进行稳定、精确、物理一致参数化，并在降低精度的情况下具有良好性能
Use of neural networks for stable, accurate and physically consistent parameterization of subgrid atmospheric processes with good performance at reduced precision
Janni Yuval, Paul A. O'Gorman, Chris N. Hill
TL;DR通过从高分辨率大气模拟中粗粒化模型方程和输出的方式学习神经网络参数化，实现替换传统的物理模型的亚网参数化方法，最终实现稳定的气候模拟并提高计算效率。