学习模拟混沌：对抗最优传输正则化

研究团队提出一种对抗最优传输正则化方法，能仅从单条带噪声轨迹联合学习高质量汇总统计量与物理一致的仿真器，以模拟复杂的混沌动力学。该方法构建了 Sinkhorn 散度（2-Wasserstein）和 WGAN 风格对偶（1-Wasserstein）两种形式。在包含高维时空混沌的多种系统实验中，其训练的仿真器显著提升了长期统计保真度。