Имитация Posterior-First Neural PDE: определение того, какие задачи нужно выполнить в нижнем течении одного поля

arXiv: 2605.03247v2 Annuse Type: Замена резюме: Невральные модели PDE часто получают только одно наблюдаемое поле при развертывании. В этой ситуации прогнозор может ломать отдельные скрытые проблемы государств в один и тот же детерминистский интерфейс, упуская двусмысленность, необходимую для надежного запуска и принятия решений вниз по течению. Мы предлагаем заднюю нейронную имитационную модель PDE, парадигму "задачи-нацелить-интерфейс": заявленные задачи вниз по течению определяют минимальное достаточно эффективное состояние проблемы для определения, и за этим состоянием условия запуска и запросы ниже. Этот задний план может быть предоставлен амортизированными запоздалыми оценочными устройствами, включая имитационные выводы с извлеченными резюме; наш вклад является целью, интерфейсом и их теорией. Мы показываем, что Bayes pover status через эту заднюю точку, правил очки на ярлыках, обозначающих это как их минимизирующий риск для населения, и детерминистский коллапс вызывает двусмысленность.