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MetaKoopman提出了一种贝叶斯元学习框架，通过Koopman算子利用线性潜在表示对非线性动力学进行建模，支持闭式更新和不确定性量化。该框架在恶劣冬季条件下的自动驾驶卡车-拖车系统上得到验证，在预测准确性和鲁棒性方面优于先前方法。