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Bubble Dynamics Transformer: Microrheology at Ultra-High Strain Rates
要約 レーザー誘導慣性キャビテーション(LIC) – 焦点を合わせた … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.flu-dyn
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OmniFluids: Unified Physics Pre-trained Modeling of Fluid Dynamics
要約 流体ダイナミクスの高忠実度と効率的なシミュレーションは、さまざまな科学およ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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A Two-Phase Deep Learning Framework for Adaptive Time-Stepping in High-Speed Flow Modeling
要約 機械学習方法を使用して高速フローをモデル化する問題を検討します。 ほとんど … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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A Physics-Augmented GraphGPS Framework for the Reconstruction of 3D Riemann Problems from Sparse Data
要約 圧縮可能な流体の流れでは、ショック、不連続性、希少活動、およびまばらな測定 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Finding the Underlying Viscoelastic Constitutive Equation via Universal Differential Equations and Differentiable Physics
要約 この研究では、微分可能な物理学とともに普遍的な微分方程式(UDE)を使用し … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder
要約 Koopmanオペレーターは、非線形システムのグローバルな線形化を実現する … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, physics.flu-dyn, stat.ML
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UP-dROM : Uncertainty-Aware and Parametrised dynamic Reduced-Order Model, application to unsteady flows
要約 低コストの予測を提供し、エンジニアリングアプリケーションの魅力的なツールに … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
UP-dROM : Uncertainty-Aware and Parametrised dynamic Reduced-Order Model, application to unsteady flows はコメントを受け付けていません
Application of Machine Learning and Convex Limiting to Subgrid Flux Modeling in the Shallow-Water Equations
要約 1次元の浅い水方程式のフラックス制限された有限体積法のコンテキストで、プロ … 続きを読む
カテゴリー: 65M99, cs.LG, physics.ao-ph, physics.comp-ph, physics.flu-dyn, stat.ML
Application of Machine Learning and Convex Limiting to Subgrid Flux Modeling in the Shallow-Water Equations はコメントを受け付けていません
Online learning to accelerate nonlinear PDE solvers: applied to multiphase porous media flow
要約 オンライン/適応学習に基づく非線形部分微分方程式(PDE)のシステムのため … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Online model learning with data-assimilated reservoir computers
要約 非線形の時空間信号(フィールド)を予測するためのオンライン学習フレームワー … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn, stat.AP
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