Leveraging Scale Separation and Stochastic Closure for Data-Driven Prediction of Chaotic Dynamics
Este artículo propone un enfoque puramente estocástico que combina un modelo autoregresivo basado en VAE y Transformer para las estructuras a gran escala con una regresión de procesos gaussianos para el cierre estadístico, logrando así predicciones de flujos turbulentos caóticos más estables y precisas que los métodos probabilísticos actuales.