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机器学习和数据驱动的方法如下:首先生成高分辨率的训练数据,然后从数据中学习微分的离散近似。产生高分辨率的训练数据可能花费很高,但是如果在小的系统生成解在流形空间的局域近似,然后应用于大的系统求解,可能会显著减少计算时间。
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