physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

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

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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

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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

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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

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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

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Accurate deep learning sub-grid scale models for large eddy simulations

要約 ラージ渦シミュレーション (LES) の目的で開発されたサブグリッド スケ … 続きを読む

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Physics-constrained Random Forests for Turbulence Model Uncertainty Estimation

要約 工業デザインの仮想認証を取得するには、シミュレーション主導のプロセスの不確 … 続きを読む

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Interpreting and generalizing deep learning in physics-based problems with functional linear models

要約 ディープラーニングはさまざまな科学機械学習アプリケーションで目覚ましい成功 … 続きを読む

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Differentiable Turbulence

要約 ディープ ラーニングは、ラージ エディ シミュレーション (LES) のサ … 続きを読む

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Deep Learning Hydrodynamic Forecasting for Flooded Region Assessment in Near-Real-Time (DL Hydro-FRAN)

要約 流体力学的洪水モデリングにより、嵐の水文学的および水力学的な予測が向上しま … 続きを読む

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