20、自动仿真与优化：构建高效辐射传输模型模拟器

自动仿真与优化：构建高效辐射传输模型模拟器

1. 引言

在科学、工程和技术的多个领域，数学和物理模型通过计算机程序实现，这些程序被称为模拟器。模拟器旨在准确地模拟和再现复杂的现实世界现象。然而，模拟器通常需要大量的计算成本和内存资源，这限制了它们的实际应用。为了克服这些问题，机器学习提供了一种替代方案，通过从经验数据中学习复杂的输入-输出映射来创建更高效的模型。

本篇文章将详细介绍一种自动化的建模方法，用于构建成本高昂的辐射传输模型（RTM）的模拟器。该方法结合了修改后的相关向量机（RVM）的插值能力和精心设计的获取函数，以实现对RTM的精准近似。

2. 模拟器的重要性

2.1 模拟器的应用领域

模拟器在多个领域中扮演着重要角色，包括但不限于：

• 地球科学 ：用于气候建模、天气预报等。
• 工程 ：用于设计和测试新产品，如航空器、汽车等。
• 医疗 ：用于药物研发、手术规划等。

2.2 模拟器的局限性

尽管模拟器在相关领域表现出色，但它们也存在一些局限性：

• 计算成本高 ：模拟器通常需要大量的计算资源。
• 内存需求大 ：复杂的模拟器可能需要大量的内存来存储中间结果。
• 特定规则复杂 ：一些模拟器需要引入复杂