「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

Multi-fidelity prediction of fluid flow and temperature field based on transfer learning using Fourier Neural Operator

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：フーリエニューラルオペレータを用いた転移学習に基づく流体流れと温 … 続きを読む →

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Long-term instabilities of deep learning-based digital twins of the climate system: The cause and a solution

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：気候システムの深層学習デジタルツインの長期的な不安定性：原因とそ … 続きを読む →

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SURFSUP: Learning Fluid Simulation for Novel Surfaces

投稿日: 2023年4月14日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：SURFSUP：新しい表面に対する流体シミュレーションの学習 要 … 続きを読む →

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Explaining wall-bounded turbulence through deep learning

投稿日: 2023年4月7日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：深層学習による壁面乱流の解明 要約： – 壁面乱流は … 続きを読む →

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Effective control of two-dimensional Rayleigh–Bénard convection: invariant multi-agent reinforcement learning is all you need

投稿日: 2023年4月6日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Rayleigh-Bénard convection（RBC）の … 続きを読む →

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Emerging trends in machine learning for computational fluid dynamics

投稿日: 2023年4月6日 作成者: jarxiv

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 →

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Adaptive learning of effective dynamics: Adaptive real-time, online modeling for complex systems

投稿日: 2023年4月5日 作成者: jarxiv

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 →

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Machine Learning for Partial Differential Equations

投稿日: 2023年4月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル – 偏微分方程式のための機械学習 要約 &#8211 … 続きを読む →

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The transformative potential of machine learning for experiments in fluid mechanics

投稿日: 2023年3月30日 作成者: jarxiv

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 →

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Physics informed machine learning with smoothed particle hydrodynamics: Hierarchy of reduced Lagrangian models of turbulence

投稿日: 2023年3月29日 作成者: jarxiv

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 →

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