气候大模型：利用Transformer架构模拟大气动力学方程的加速与精度 各位听众，大家好！今天我将向大家介绍如何利用Transformer架构加速和提高大气动力学方程模拟的精度。气候模型是理解和预测地球气候变化的关键工具。传统的气候模型通常基于数值方法求解复杂的大气动力学方程，计算成本非常高昂。近年来，深度学习，特别是Transformer架构，在序列建模方面展现出强大的能力，为气候模拟提供了一种新的思路。 1. 大气动力学方程与传统数值模拟的挑战 大气动力学方程组是一组描述大气运动和热力学过程的偏微分方程，包括： 动量方程（Navier-Stokes方程）： 描述空气的运动，受到压力梯度力、科里奥利力、粘性力等影响。 $frac{partial mathbf{u}}{partial t} + (mathbf{u} cdot nabla) mathbf{u} = – frac{1}{rho} nabla p – 2 mathbf{Omega} times mathbf{u} + nu nabla^2 mathbf{u} + mathbf{g}$ 其中，$mat …