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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
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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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Data-Driven Constitutive Relation Reveals Scaling Law for Hydrodynamic Transport Coefficients
要約 高密度ガス領域から希薄ガス領域まで有効な拡張流体力学方程式を見つけることは … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Eagle: Large-Scale Learning of Turbulent Fluid Dynamics with Mesh Transformers
要約 流体力学の推定は、従来、ナビエストークス方程式を解く数値モデルのシミュレー … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn
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Learning swimming via deep reinforcement learning
要約 何十年もの間、人々は低エネルギーコストで水中推進を実現できる魚のような羽ば … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.flu-dyn
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PDEBENCH: An Extensive Benchmark for Scientific Machine Learning
要約 機械学習を用いた物理システムのモデリングは、近年、関心が高まっている。いく … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.flu-dyn, physics.geo-ph
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LSA-PINN: Linear Boundary Connectivity Loss for Solving PDEs on Complex Geometry
要約 物理学に基づくニューラル ネットワーク (PINN) を使用して、通常は偏 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.flu-dyn
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Generalization capabilities of conditional GAN for turbulent flow under changes of geometry
要約 乱流は、数値的に解決するのが難しい広範囲の空間的および時間的スケールを持つ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.flu-dyn
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