Leveraging Scale Separation and Stochastic Closure for Data-Driven Prediction of Chaotic Dynamics
Il paper propone un approccio puramente stocastico che combina un modello autoregressivo basato su VAE e Transformer per la dinamica delle strutture coerenti su larga scala con una chiusura statistica tramite regressione Gaussian Process, dimostrando superiorità rispetto ai metodi esistenti nella previsione di flussi turbolenti caotici come il flusso di Kolmogorov.