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Bayesian inverse Navier-Stokes problems: joint flow field reconstruction and parameter learning
要約 3D 流れ場を共同で再構築し、境界位置を含む未知の N-S パラメータを学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.OC, physics.flu-dyn
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Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology
要約 正確な水文理解と水循環予測は、特に人為的気候変動の動的な影響下で、水資源の … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn
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EngineBench: Flow Reconstruction in the Transparent Combustion Chamber III Optical Engine
要約 燃焼機械内部の乱流の研究に高品質の実験データを使用する最初の機械学習 (M … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.flu-dyn
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Flexible SE(2) graph neural networks with applications to PDE surrogates
要約 この論文では、2D の回転と平行移動と等価なグラフ ニューラル ネットワー … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn
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Accelerating Simulation of Two-Phase Flows with Neural PDE Surrogates
要約 シミュレーションは物理システムをより深く理解するための強力なツールですが、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.flu-dyn
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C(NN)FD — a deep learning framework for turbomachinery CFD analysis
要約 深層学習手法は、さまざまな業界で幅広い用途で成功を収めています。 これまで … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.flu-dyn
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Variational Mode Decomposition-Based Nonstationary Coherent Structure Analysis for Spatiotemporal Data
要約 従来のモーダル解析手法では、過渡的、非周期的、断続的な現象などの非定常現象 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, physics.flu-dyn
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Koopman-Based Surrogate Modelling of Turbulent Rayleigh-Bénard Convection
要約 いくつかの関連研究では、動的システムの代理モデルとしてクープマンベースの機 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
Koopman-Based Surrogate Modelling of Turbulent Rayleigh-Bénard Convection はコメントを受け付けていません
PiRD: Physics-informed Residual Diffusion for Flow Field Reconstruction
要約 偏微分方程式の順問題および逆問題を解く際の計算を迅速化するために、流体力学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.flu-dyn
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Universal Physics Transformers: A Framework For Efficiently Scaling Neural Operators
要約 物理学代理モデルとして機能するニューラル演算子は、最近ますます関心を集めて … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn
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