Учим вертикальные координаты с помощью автоматического дифференцирования динамического ядра
Краткое содержание
arXiv:2512.17877v1 Тип объявления: cross Аннотация: Координаты, следующие рельефу, в атмосферных моделях часто накладывают структуру своей сетки на решение, особенно над крутой топографией, где искаженные слои координат могут создавать ложные горизонтальные и вертикальные движения. Стандартные формулировки, такие как гибридные координаты или координаты SLEVE, смягчают эти ошибки, используя аналитические функции убывания, управляемые эвристическими масштабными параметрами, которые обычно настраиваются вручную и фиксируются a priori. В данной работе мы предлагаем рамки для определения параметрической вертикальной координатной системы как обучаемого компонента в дифференцируемом динамическом ядре. Мы разрабатываем полностью дифференцируемый численный решатель для двумерных негидростатических уравнений Эйлера на сетке Аракавы C и вводим вертикальную координату, следующую рельефу, с усилением на нейронной основе (NEUVE), основанную на интегрально-трансформированной нейронной сети, гарантирующей монотонность. Ключевой особенностью нашего подхода является использование автоматического дифференцирования.
Полный текст статьи пока не загружен.