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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
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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
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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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Benchmarking machine learning models for predicting aerofoil performance
要約 このペーパーでは、風力および潮のエネルギー産業で使用されている航空のパフォ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
Benchmarking machine learning models for predicting aerofoil performance はコメントを受け付けていません
Fine-tuning a Large Language Model for Automating Computational Fluid Dynamics Simulations
要約 計算液ダイナミクス（CFD）シミュレーションの構成には、通常、広範なドメイ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CL, physics.flu-dyn
Fine-tuning a Large Language Model for Automating Computational Fluid Dynamics Simulations はコメントを受け付けていません
Acoustic Analysis of Uneven Blade Spacing and Toroidal Geometry for Reducing Propeller Annoyance
要約 無人航空機（UAV）は、人口密集地域でより一般的に使用されており、プロペラ … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.flu-dyn
Acoustic Analysis of Uneven Blade Spacing and Toroidal Geometry for Reducing Propeller Annoyance はコメントを受け付けていません
Autonomous Drone for Dynamic Smoke Plume Tracking
要約 このペーパーでは、非常に不安定な大気条件でプルームをナビゲートおよび追跡で … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.flu-dyn
Autonomous Drone for Dynamic Smoke Plume Tracking はコメントを受け付けていません
Predicting Wave Dynamics using Deep Learning with Multistep Integration Inspired Attention and Physics-Based Loss Decomposition
要約 この論文では、流体媒体における波動伝播のデータ駆動型予測のための物理ベース … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.flu-dyn
Predicting Wave Dynamics using Deep Learning with Multistep Integration Inspired Attention and Physics-Based Loss Decomposition はコメントを受け付けていません