机器学习在太阳内部与大气中的应用

机器学习被用于重建、模拟和耦合太阳内部与大气这一强耦合、多尺度动力系统的全局状态。该综述以推断（Inference）、仿真（Emulation）、传播（Propagation）和控制（Control）四类数学算子统一梳理相关方法，用数据驱动技术弥合观测缺口、解析隐藏的多尺度耦合，并加速非线性过程模拟。