机器学习热流闭合在十矩流体模型中的表现与挑战：以 Landau 阻尼为例

研究用机器学习模型为双流体十矩模型的 Landau 阻尼发现热流闭合，替代 Hammett-Perkins 类解析闭合。ML 闭合在训练参数范围内及插值时能正确复现阻尼频率与非线性阶段，表现优于解析闭合，但外推时性能随偏离训练数据而下降。离线指标无法完全解释在线表现，作者提出在缺少全动理学参考模拟时用熵的时间演化评估降阶模型。