基于 SVGP Kolmogorov-Arnold 网络的具有不确定性意识的流场重建

这项研究探讨了一种使用随机变分高斯过程 (SVGP) 和 Kolmogorov-Arnold 网络的组合，结合不确定性估计的流场重建新方法。 这篇论文的贡献在于它在特定神经网络架构中应用 SVGP，以提高流体动力学模拟的准确性和可靠性。

• •在 Kolmogorov-Arnold 网络中应用 SVGP 进行流场重建。
• •侧重于重建过程中的不确定性量化。
• •可能提高流体动力学建模的准确性和鲁棒性。