University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Structure-Preserving Neural Surrogates with Tractable Uncertainty Quantification

具有可处理不确定性量化的保结构神经代理模型

Handi Zhang, Adrienne M. Propp, Brooks Kinch, Houman Owhadi, Nathaniel Trask

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 提出一种结合混合有限元空间与高斯过程回归的保结构降阶模型，通过拓扑结构实现状态-通量关系的不确定性量化，并导出狄利克雷-诺伊曼映射的闭式后验不确定性。