「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

PDEBENCH: An Extensive Benchmark for Scientific Machine Learning

投稿日: 2022年10月14日 作成者: jarxiv

要約 近年、物理システムの機械学習ベースのモデリングに対する関心が高まっています … 続きを読む →

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DeepClouds.ai: Deep learning enabled computationally cheap direct numerical simulations

投稿日: 2022年8月19日 作成者: jarxiv

要約 特に大気中の雲の端での乱流のシミュレーションは、本質的に困難な作業です。 … 続きを読む →

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Bubble identification from images with machine learning methods

投稿日: 2022年8月8日 作成者: jarxiv

要約 気泡流画像の自動的かつ信頼性の高い処理は、包括的な実験シリーズの大規模デー … 続きを読む →

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Topological Analysis of Ensembles of Hydrodynamic Turbulent Flows — An Experimental Study

投稿日: 2022年7月29日 作成者: jarxiv

要約 このアプリケーションペーパーは、乱流の定量的比較のためのトポロジカルデータ … 続きを読む →

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Physics-informed compressed sensing for PC-MRI: an inverse Navier-Stokes problem

投稿日: 2022年7月5日 作成者: jarxiv

要約 我々は、ノイズの多い疎な位相コントラスト磁気共鳴信号から速度場を再構成する … 続きを読む →

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Density Estimation from Schlieren Images through Machine Learning

投稿日: 2022年6月12日 作成者: jarxiv

要約 本研究では、シュリーレン画像から定量的情報を抽出するための根本的な代替アプ … 続きを読む →

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