Краткое содержание

arXiv:2505.19038v3 Объявление Тип: замена Аннотация: Точное прогнозирование долгосрочного развития турбулентности имеет решающее значение для продвижения научных знаний и оптимизации инженерных приложений. Однако существующие методы глубокого обучения сталкиваются со значительными узкими местами в авторегрессионном прогнозировании на длительный срок, которые проявляются как чрезмерное сглаживание и не позволяют точно отслеживать сложные гидродинамические процессы. Наше обширное экспериментальное и спектральный анализ существующих методов предоставляет интерпретируемое объяснение этой слабости, выявляя Спектральное Искажение как основной барьер. Конкретно, спектральное искажение представляет собой присущую моделям тенденцию к предпочтению низкочастотных, гладких признаков в ущерб критическим высокочастотным деталям во время обучения, что приводит к снижению достоверности и вызывает физические искажения в долгосрочных прогнозах. На основе этого понимания мы предлагаем Turb-L1, инновационный метод прогнозирования турбулентности, который использует Механизм Иерархического Синтеза Динамики в рамках многорешетчатой ​​архитектуры