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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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Multi-Objective Hull Form Optimization with CAD Engine-based Deep Learning Physics for 3D Flow Prediction
要約 この研究では、デュイスブルク テスト ケース (DTC) コンテナ船の形状 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, J.2, physics.flu-dyn
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Neural Astrophysical Wind Models
要約 熱い超新星によって引き起こされる銀河風のバルク運動学と熱力学は、巻き上げら … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.GA, cs.LG, physics.data-an, physics.flu-dyn
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Analogue and Physical Reservoir Computing Using Water Waves
要約 農村地域には 35 億人以上の人々が住んでおり、そこでは水と水エネルギー資 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, nlin.CD, nlin.PS, physics.flu-dyn
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C(NN)FD — a deep learning framework for turbomachinery CFD analysis
要約 深層学習手法は、さまざまな業界で幅広い用途で成功を収めています。 これまで … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.flu-dyn
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Optimal sensor placement for reconstructing wind pressure field around buildings using compressed sensing
要約 大規模で複雑な、空間的に拡張された構造にセンサーを最適に配置する方法を決定 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Uncovering solutions from data corrupted by systematic errors: A physics-constrained convolutional neural network approach
要約 自然現象や工学システムに関する情報は通常、データに含まれています。 モデル … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Discovering New Interpretable Conservation Laws as Sparse Invariants
要約 特定の力学システムの保存則を発見することは重要ですが、困難です。 理論家の … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, nlin.SI, physics.class-ph, physics.flu-dyn
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Dataset of a parameterized U-bend flow for Deep Learning Applications
要約 タイトル：深層学習アプリケーションのためのパラメータ化U字管流れのデータセ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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