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RANS-PINN based Simulation Surrogates for Predicting Turbulent Flows
要約 物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) は、微分方程式に … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.flu-dyn
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Machine learning for rapid discovery of laminar flow channel wall modifications that enhance heat transfer
要約 流体の数値シミュレーションは、多くの物理現象をモデル化する上で重要な役割を … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Unsupervised machine-learning shock-capturing technique for high-order solvers
要約 ガウス混合モデル (GMM) に基づいた新しい教師なし機械学習衝撃捕捉アル … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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SE(3) symmetry lets graph neural networks learn arterial velocity estimation from small datasets
要約 冠動脈の血流速度場は、心血管疾患の診断、予後、治療計画のための貴重なバイオ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.GR, physics.flu-dyn
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Dynamic Feature-based Deep Reinforcement Learning for Flow Control of Circular Cylinder with Sparse Surface Pressure Sensing
要約 この研究では、深層強化学習を出発点として、センサー情報がまばらであるという … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Generative convective parametrization of dry atmospheric boundary layer
要約 乱流のパラメータ化は、今後もキロメートル規模の地球システム モデルに必要な … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, physics.flu-dyn
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Towards Long-Term predictions of Turbulence using Neural Operators
要約 この論文では、フーリエ ニューラル オペレーター (FNO) モデルに焦点 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Differentiable Turbulence II
要約 微分可能な流体シミュレータは、数値流体力学 (CFD) におけるデータ駆動 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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INFINITY: Neural Field Modeling for Reynolds-Averaged Navier-Stokes Equations
要約 数値設計では、効率的で正確な代理モデルの開発が最も重要です。 これらを使用 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Learning Neural PDE Solvers with Parameter-Guided Channel Attention
要約 科学的機械学習 (SciML) は、偏微分方程式 (PDE) によって支配 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn, physics.geo-ph
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