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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
カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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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
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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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
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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Toward Discretization-Consistent Closure Schemes for Large Eddy Simulation Using Reinforcement Learning
要約 我々は、暗黙的にフィルタリングされたラージエディシミュレーション(LES) … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Thermodynamics-inspired Macroscopic States of Bounded Swarms
要約 ローカルエージェントのルールがわかっていて単純である場合でも、群れの集団的 … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, nlin.AO, physics.flu-dyn
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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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