Machine Learning With Data Assimilation and Uncertainty Quantification for Dynamical Systems: A Review

数据同化 计算机科学 不确定度量化 可解释性 动力系统理论 不确定性传播 领域(数学) 数据科学 鉴定(生物学) 航程(航空) 机器学习 人工智能 工业工程 系统工程 管理科学 算法 航空航天工程 数学 工程类 植物 量子力学 气象学 纯数学 生物 物理
作者
Sibo Cheng,César Quilodrán-Casas,Said Ouala,Alban Farchi,Che Liu,Pierre Tandeo,Ronan Fablet,Didier Lucor,Bertrand Iooss,Julien Brajard,Dunhui Xiao,Tijana Janjić,Weiping Ding,Yike Guo,Alberto Carrassi,Marc Bocquet,Rossella Arcucci
出处
期刊:IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:10 (6): 1361-1387 被引量:140
标识
DOI:10.1109/jas.2023.123537
摘要

Data assimilation (DA) and uncertainty quantification (UQ) are extensively used in analysing and reducing error propagation in high-dimensional spatial-temporal dynamics. Typical applications span from computational fluid dynamics (CFD) to geoscience and climate systems. Recently, much effort has been given in combining DA, UQ and machine learning (ML) techniques. These research efforts seek to address some critical challenges in high-dimensional dynamical systems, including but not limited to dynamical system identification, reduced order surro-gate modelling, error covariance specification and model error correction. A large number of developed techniques and methodologies exhibit a broad applicability across numerous domains, resulting in the necessity for a comprehensive guide. This paper provides the first overview of state-of-the-art researches in this interdisciplinary field, covering a wide range of applications. This review is aimed at ML scientists who attempt to apply DA and UQ techniques to improve the accuracy and the interpretability of their models, but also at DA and UQ experts who intend to integrate cutting-edge ML approaches to their systems. Therefore, this article has a special focus on how ML methods can overcome the existing limits of DA and UQ, and vice versa. Some exciting perspectives of this rapidly developing research field are also discussed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ABC完成签到,获得积分20
1秒前
原本发布了新的文献求助10
1秒前
dzy完成签到,获得积分20
2秒前
amber完成签到 ,获得积分10
2秒前
Green完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
小木子完成签到,获得积分10
7秒前
舟遥遥完成签到,获得积分10
8秒前
华仔应助大橙子采纳,获得10
10秒前
桐桐应助Bismarck采纳,获得10
14秒前
CLY完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
rita_sun1969完成签到,获得积分10
17秒前
研友_8K2QJZ完成签到,获得积分10
17秒前
蝴蝶完成签到 ,获得积分10
18秒前
ARIA完成签到 ,获得积分10
18秒前
大橙子发布了新的文献求助10
21秒前
Bismarck完成签到,获得积分20
22秒前
22秒前
爱笑子默完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
一点完成签到,获得积分10
25秒前
研友_VZG7GZ应助大葱鸭采纳,获得10
25秒前
DezhaoWang完成签到,获得积分10
26秒前
知犯何逆发布了新的文献求助10
27秒前
原本完成签到,获得积分10
27秒前
Bismarck发布了新的文献求助10
28秒前
苗条丹南完成签到 ,获得积分10
30秒前
yu完成签到 ,获得积分10
33秒前
skyleon完成签到,获得积分10
33秒前
无心的天真完成签到 ,获得积分10
34秒前
Engen完成签到,获得积分20
34秒前
35秒前
学术小垃圾完成签到,获得积分10
35秒前
dreamwalk完成签到 ,获得积分10
35秒前
黄淮科研小白龙完成签到 ,获得积分10
36秒前
齐嫒琳完成签到,获得积分10
38秒前
研友_Lav0Qn完成签到,获得积分10
38秒前
大橙子发布了新的文献求助10
39秒前
GreenT完成签到,获得积分10
39秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022