California Institute of Technology（加州理工学院）

Graphical conditional generative modeling for digital twin modeling

面向数字孪生建模的图条件生成建模

Zongren Zou, Théo Bourdais, Ricardo Baptista, Houman Owhadi

机构 * Department of Computing and Mathematical Sciences, California Institute of Technology（计算与数学科学系，加州理工学院） ； Department of Statistical Sciences, University of Toronto（统计科学系，多伦多大学） 纠错

AI总结 针对数字孪生建模中的保真度问题，提出一种基于条件生成模型和高斯过程方差分析（核模式分解）的框架，从观测数据中发现影响目标条件分布的关键变量，构建简约随机代理模型，并在控制、强化学习等任务中验证其性能。