Lucas Amoudruz

该工作把科学多智能体强化学习（SMARL）用于地球物理湍流的亚网格闭合建模：以从少量高保真样本估计的拟涡能谱为奖励，在线学习Leith模型系数，使分辨率比DNS粗160至163840倍的LES在长达训练数据约2000倍的模拟中稳定运行，并复现DNS的动能谱与涡量概率密度函数，包括代表极端事件的尾部。

该工作把科学多智能体强化学习（SMARL）用于地球物理湍流的亚网格闭合建模：以从少量高保真样本估计的拟涡能谱为奖励，在线学习Leith模型系数，使分辨率比DNS粗160至163840倍的LES在长达训练数据约2000倍的模拟中稳定运行，并复现DNS的动能谱与涡量概率密度函数，包括代表极端事件的尾部。