PNAS研究：數據驅動方法揭示動力系統局部可預測性

混沌系統預測之難

非線性動力系統在自然界無處不在，此類系統對初始條件的小擾動可能十分敏感，並且通常由多個尺度的過程共同組成，預測難度極大。

天氣、氣候與生態系統均屬此列，如何準確量化某一時刻、某一區域的可預測程度，長期以來一直是複雜系統研究領域的核心問題之一。