physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ

Turbulence in Focus: Benchmarking Scaling Behavior of 3D Volumetric Super-Resolution with BLASTNet 2.0 Data

要約 圧縮性乱流の解析は、推進、エネルギー生成、環境に関連するアプリケーションに … 続きを読む

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Physics-informed State-space Neural Networks for Transport Phenomena

要約 この研究では、自律システム、特に化学プラント、生物医学プラント、発電プラン … 続きを読む

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Parallelizing non-linear sequential models over the sequence length

要約 リカレント ニューラル ネットワークやニューラル常微分方程式などの逐次モデ … 続きを読む

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Investigation of Compressor Cascade Flow Using Physics- Informed Neural Networks with Adaptive Learning Strategy

要約 この研究では、新しい物理情報ニューラル ネットワーク (PINN) アプロ … 続きを読む

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Neural Operator: Is data all you need to model the world? An insight into the impact of Physics Informed Machine Learning

要約 偏微分方程式 (PDE) の数値近似は、熱や音の伝播、流体の流れ、弾性、静 … 続きを読む

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Improving physics-informed DeepONets with hard constraints

要約 現在の物理学に基づいた (標準またはオペレーター) ニューラル ネットワー … 続きを読む

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Neural Vortex Method: from Finite Lagrangian Particles to Infinite Dimensional Eulerian Dynamics

要約 流体数値解析の分野では、長年の問題がありました。それは、連続流れ場から離散 … 続きを読む

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An Extreme Learning Machine-Based Method for Computational PDEs in Higher Dimensions

要約 ランダム化ニューラル ネットワークに基づいて高次元偏微分方程式 (PDE) … 続きを読む

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Band-gap regression with architecture-optimized message-passing neural networks

要約 グラフベースのニューラル ネットワーク、特にメッセージ パッシング ニュー … 続きを読む

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Review of the Exponential and Cayley Map on SE(3) as relevant for Lie Group Integration of the Generalized Poisson Equation and Flexible Multibody Systems

要約 SE(3) の指数関数マップとケイリー マップは、剛体システムと柔軟体シス … 続きを読む

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