Feb, 2024
用于端到端神经数据同化方案的SPDE先验不确定性量化
SPDE priors for uncertainty quantification of end-to-end neural data
assimilation schemes
Maxime Beauchamp, Nicolas Desassis, J. Emmanuel Johnson, Simon Benaichouche, Pierre Tandeo...
TL;DR通过将随机偏微分方程与高斯马尔可夫随机场相结合，以及利用深度学习方法，本文提出了一种新的方法来解决大规模地理物理数据的时空插值问题，并提供了解释性和不确定性量化的随机框架。