完全な不確実性定量化を備えた、順浸透フラックスのためのハイブリッド物理MLモデル

この記事は、順浸透フラックスを予測するために物理学と機械学習を組み合わせたハイブリッドモデルに関する研究論文について説明しています。不確実性定量化に焦点を当てていることは、モデル検証と信頼性に対する厳密なアプローチを示唆しています。「ハイブリッド」の使用は、物理ベースのモデリング（基礎原理の理解のため）と機械学習（データ駆動型予測、および潜在的に複雑な現象の処理のため）の両方の強みを活用しようとする試みを示しています。ソースがArXivであることは、これがプレプリントであり、進行中の研究であることを示しています。

• •この研究は、順浸透フラックスの予測に焦点を当てています。
• •このモデルは、物理ベースのアプローチと機械学習アプローチのハイブリッドです。
• •この研究は、完全な不確実性定量化を重視しています。
• •この論文は、ArXivでプレプリントとして利用可能です。