「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

Combining Machine Learning with Computational Fluid Dynamics using OpenFOAM and SmartSim

投稿日: 2024年4月25日 作成者: jarxiv

要約 機械学習 (ML) と数値流体力学 (CFD) を組み合わせることで、技術 … 続きを読む →

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Interpreting and generalizing deep learning in physics-based problems with functional linear models

投稿日: 2024年4月18日 作成者: jarxiv

要約 ディープラーニングはさまざまな科学機械学習アプリケーションで目覚ましい成功 … 続きを読む →

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Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder

投稿日: 2024年4月17日 作成者: jarxiv

要約 Koopman 演算子は、非線形システムの大域的線形化を達成するための魅力 … 続きを読む →

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RiemannONets: Interpretable Neural Operators for Riemann Problems

投稿日: 2024年4月17日 作成者: jarxiv

要約 強い衝撃波、希薄化、接触の不連続性を伴う高速流れをシミュレーションするため … 続きを読む →

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PiRD: Physics-informed Residual Diffusion for Flow Field Reconstruction

投稿日: 2024年4月15日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式の順問題および逆問題を解く際の計算を迅速化するために、流体力学 … 続きを読む →

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Dynamic Deep Learning Based Super-Resolution For The Shallow Water Equations

投稿日: 2024年4月10日 作成者: jarxiv

要約 非線形浅海方程式をベンチマークとして使用し、U-net タイプのニューラル … 続きを読む →

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Enhancing wind field resolution in complex terrain through a knowledge-driven machine learning approach

投稿日: 2024年4月3日 作成者: jarxiv

要約 大気の流れは多種多様な時空間スケールによって支配されているため、複雑な地形 … 続きを読む →

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Machine Learning Optimized Approach for Parameter Selection in MESHFREE Simulations

投稿日: 2024年3月21日 作成者: jarxiv

要約 メッシュフリー シミュレーション手法は、特に数値流体力学 (CFD) や連 … 続きを読む →

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Can physical information aid the generalization ability of Neural Networks for hydraulic modeling?

投稿日: 2024年3月14日 作成者: jarxiv

要約 この分野は機械学習技術の課題であるデータ不足に悩まされているにもかかわらず … 続きを読む →

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Fish-inspired tracking of underwater turbulent plumes

投稿日: 2024年3月12日 作成者: jarxiv

要約 自律型海洋探査機は、塩分や温度などの水質の車載センサー測定を利用して、リア … 続きを読む →

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