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研究进展：非线性动力学-速率诱导临界相变-算法 | Nature Machine Intelligence

今日新材料 2024-12-02 00:00
文章摘要
本文探讨了非线性动力系统在受到快速变化的协迫时可能发生的速率诱导临界相变（R-tipping）现象。研究指出，传统的临界慢化指标在面对快速变化和噪声扰动时，难以准确预测系统的临界相变。为此，德国慕尼黑工业大学的研究团队开发了一种基于深度学习的预测框架，能够在速率诱导临界相变发生前预测其概率。该方法在三个典型系统中展示了其有效性，证明了速率诱导和噪声诱导临界相变的可预测性，为动态系统确定安全操作空间提供了新的可能性。
研究进展：非线性动力学-速率诱导临界相变-算法 | Nature Machine Intelligence
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