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「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ
Effective control of two-dimensional Rayleigh–Bénard convection: invariant multi-agent reinforcement learning is all you need
要約 タイトル：Rayleigh-Bénard convection（RBC）の … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
Effective control of two-dimensional Rayleigh–Bénard convection: invariant multi-agent reinforcement learning is all you need はコメントを受け付けていません
Emerging trends in machine learning for computational fluid dynamics
要約 TITLE: 機械学習による計算流体力学の新たなトレンド – … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Adaptive learning of effective dynamics: Adaptive real-time, online modeling for complex systems
要約 タイトル：複雑なシステムのための適応型リアルタイムオンラインモデリング：有 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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Machine Learning for Partial Differential Equations
要約 タイトル – 偏微分方程式のための機械学習 要約 – … 続きを読む
The transformative potential of machine learning for experiments in fluid mechanics
要約 機械学習の分野は、元来のビッグデータ分野の 1 つである実験的流体力学を含 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.flu-dyn
The transformative potential of machine learning for experiments in fluid mechanics はコメントを受け付けていません
Physics informed machine learning with smoothed particle hydrodynamics: Hierarchy of reduced Lagrangian models of turbulence
要約 発達した乱流の効率的で正確かつ一般化可能な低次数モデルを構築することは、依 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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The transformative potential of machine learning for experiments in fluid mechanics
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カテゴリー: cs.AI, physics.flu-dyn
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Prediction of the morphological evolution of a splashing drop using an encoder-decoder
要約 固体表面への落下の影響は、さまざまな意味と用途を持つ重要な現象です。 ただ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.flu-dyn
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Physics informed machine learning with Smoothed particle hydrodynamics: Hierarchy of reduced Lagrangian models of turbulence
要約 発達した乱流の効率的で正確かつ一般化可能な低次数モデルを構築することは、依 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Deep reinforcement learning for the olfactory search POMDP: a quantitative benchmark
要約 嗅覚探索 POMDP (部分的に観察可能なマルコフ決定過程) は、乱気流中 … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.bio-ph, physics.flu-dyn
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