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「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ
Generalization capabilities and robustness of hybrid machine learning models grounded in flow physics compared to purely deep learning models
要約 この研究では、流体力学アプリケーションにおける物理原理に基づく純粋な深層学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
Generalization capabilities and robustness of hybrid machine learning models grounded in flow physics compared to purely deep learning models はコメントを受け付けていません
Advanced deep-reinforcement-learning methods for flow control: group-invariant and positional-encoding networks improve learning speed and quality
要約 流量制御は、幅広い用途でエネルギー効率を最大化する鍵となります。 しかし、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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NeuroSEM: A hybrid framework for simulating multiphysics problems by coupling PINNs and spectral elements
要約 流体力学、熱伝達、構造力学、電磁気学の間の複雑な相互作用を特徴とするマルチ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
NeuroSEM: A hybrid framework for simulating multiphysics problems by coupling PINNs and spectral elements はコメントを受け付けていません
FlowBench: A Large Scale Benchmark for Flow Simulation over Complex Geometries
要約 任意の形状の周囲の流体の流れをシミュレートすることは、さまざまな工学的問題 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NE, physics.flu-dyn
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Fourier neural operators for spatiotemporal dynamics in two-dimensional turbulence
要約 ほとんどの実世界のアプリケーションにおける乱流の高忠実度の直接数値シミュレ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, physics.flu-dyn
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Fourier neural operators for spatiotemporal dynamics in two-dimensional turbulence
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カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, physics.flu-dyn
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Additive-feature-attribution methods: a review on explainable artificial intelligence for fluid dynamics and heat transfer
要約 流体力学におけるデータ駆動型手法の使用は、乱流の複雑でマルチスケールな性質 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.flu-dyn
Additive-feature-attribution methods: a review on explainable artificial intelligence for fluid dynamics and heat transfer はコメントを受け付けていません
Deep reinforcement learning for tracking a moving target in jellyfish-like swimming
要約 私たちは、二次元の流れの中で動くターゲットを効果的に追跡するクラゲのような … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.flu-dyn
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PINNfluence: Influence Functions for Physics-Informed Neural Networks
要約 最近、物理科学に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) が、物理科 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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Deep learning modelling of manufacturing and build variations on multi-stage axial compressors aerodynamics
要約 数値流体力学などの物理シミュレーションへの深層学習の応用への関心は最近急増 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.flu-dyn
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