华盛顿大学 发布 ODE_Lorenz, PDE_KS, SST 数据集, 应用在 科学计算、机器学习 领域

华盛顿大学 本次发布的数据集 ODE_Lorenz, PDE_KS, SST, 该数据集由华盛顿大学、哥伦比亚大学等机构的研究人员创建，旨在为科学机器学习提供一个通用的任务框架（CTF）。数据集包括Lorenz方程、Kuramoto-Sivashinsky方程以及全球真实海表面温度数据，旨在评估机器学习算法在预测、状态重建和现实约束下的泛化能力。该框架提供了一系列任务特定的指标，包括噪声和有限数据情况下的预测和重建。

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