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本文介绍了一种基于物理感知自编码器的潜空间框架，用于参数化动力系统的降阶正向建模和变分参数估计，并在计算流体动力学基准上进行了演示。该方法实现了基于可微代理的逆向建模，并在现实噪声或部分观测条件下展现出更好的校准鲁棒性。
本文介绍了低成本高阶奇异值分解（lcHOSVD），一种基于张量的方法，用于从稀疏传感器测量中重构高维环境场。应用于城市流动和空气质量数据集，与基于矩阵的方法相比，该方法实现了更低的重构误差，并对不均匀传感器分布具有更强的鲁棒性。
Physics-conforming Latent Twins 是一种用于学习潜在替代解算子的框架，通过约束转移方法和保持结构的潜在动力学，在设计中强制执行物理原理（如守恒定律和耗散不等式）。
提出了Mamba辅助闭合（MAC）框架，这是一种基于Mamba的序列模型，用于高维动力系统降阶建模中的非马尔可夫闭合，在Burgers方程和Lorenz '96系统上优于基于GRU和马尔可夫的方法。