ترجمه فارسی مقاله یادگیری عمیق برای برآورد اپراتور کوپمن در پویایی جوی ایده آل

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Deep Learning for Koopman Operator Estimation in Idealized Atmospheric Dynamics
عنوان مقاله به فارسی یادگیری عمیق برای برآورد اپراتور کوپمن در پویایی جوی ایده آل
نویسندگان David Millard, Arielle Carr, Stéphane Gaudreault
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 6
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Dynamical Systems,Atmospheric and Oceanic Physics,یادگیری ماشین , سیستم های دینامیکی , فیزیک جوی و اقیانوسی ,
توضیحات Submitted 10 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 10 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Deep learning is revolutionizing weather forecasting, with new data-driven models achieving accuracy on par with operational physical models for medium-term predictions. However, these models often lack interpretability, making their underlying dynamics difficult to understand and explain. This paper proposes methodologies to estimate the Koopman operator, providing a linear representation of complex nonlinear dynamics to enhance the transparency of data-driven models. Despite its potential, applying the Koopman operator to large-scale problems, such as atmospheric modeling, remains challenging. This study aims to identify the limitations of existing methods, refine these models to overcome various bottlenecks, and introduce novel convolutional neural network architectures that capture simplified dynamics.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یادگیری عمیق باعث انقلابی در پیش بینی آب و هوا می شود ، با مدل های جدید داده محور ، به دقت در برابر مدل های فیزیکی عملیاتی برای پیش بینی های میان مدت دست می یابند.با این حال ، این مدل ها اغلب فاقد تفسیر هستند و درک و توضیح آنها را دشوار می کند.در این مقاله روش شناسی برای برآورد اپراتور کوپمن ارائه شده است ، و نمایش خطی از دینامیک پیچیده غیرخطی برای افزایش شفافیت مدلهای داده محور ارائه می دهد.علیرغم پتانسیل آن ، استفاده از اپراتور کوپمن برای مشکلات در مقیاس بزرگ ، مانند مدل سازی جوی ، همچنان چالش برانگیز است.این مطالعه با هدف شناسایی محدودیت های روشهای موجود ، پالایش این مدل ها برای غلبه بر تنگناهای مختلف و معرفی معماری های شبکه عصبی نورکولاسیون جدید که پویایی ساده شده را ضبط می کنند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.