Краткое содержание

arXiv:2511.14581v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Использование машинного обучения для представления подсеточных масштабов (SGS) динамики теперь хорошо зарекомендовало себя в прогнозировании погоды и моделировании климата. Последние достижения показали, что модели SGS, обученные с помощью "онлайн" подхода к обучению от начала до конца — при котором динамический решатель, работающий на фильтрованных уравнениях, участвует в обучении — могут превосходить традиционные подходы, основанные на физике. Большинство исследований, однако, сосредоточено на идеализированных периодических областях, игнорируя механические границы, присутствующие, например, во внутренних частях планет. Для решения этой проблемы мы рассматриваем двумерное квазигеострофическое турбулентное течение в осесимметричной ограниченной области, которое мы моделируем с использованием псевдоспектрального дифференцируемого решателя, тем самым обеспечивая возможность онлайн-обучения. Мы исследуем три конфигурации, изменяя геометрию (между экспоненциальным контейнером и сферической оболочкой) и скорость вращения. Поток создается заданной аналитической силой, что позволяет точно контролировать...