ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · arXiv · 2026-10-19
Свойства и проблемы замыканий на основе машинного обучения для десятимоментных гидродинамических моделей на примере затухания Ландау
Оригинальное название: Properties and challenges of machine learning closures for ten-moment fluid models in the case of Landau damping
Двухжидкостные десятимоментные плазменные модели требуют замыкания для теплового потока, и в этом исследовании проверяются замыкания на основе машинного обучения вместо обычных аналитических замыканий типа Хаммета — Перкинса. На примере затухания Ландау ML-замыкания точнее воспроизводили частоту затухания и нелинейную фазу, чем замыкания Хаммета — Перкинса, как внутри диапазонов обучающих параметров, так и между ними. При экстраполяции за пределы обучающих данных качество снижалось, а офлайн-метрики не полностью предсказывали качество онлайн, поэтому авторы предлагают использовать временную эволюцию энтропии в качестве альтернативной метрики оценки.