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「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ
Comparison of Generative Learning Methods for Turbulence Modeling
要約 乱流の数値シミュレーションは、その複雑さと計算コストの高さにより、流体力学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.flu-dyn
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A TVD neural network closure and application to turbulent combustion
要約 訓練されたニューラル ネットワーク (NN) には、支配方程式を閉じるため … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.flu-dyn
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CoNFiLD-inlet: Synthetic Turbulence Inflow Using Generative Latent Diffusion Models with Neural Fields
要約 渦を解決する乱流シミュレーションには、乱流の複雑なマルチスケール構造を正確 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Learning rheological parameters of non-Newtonian fluids from velocimetry data
要約 流速測定データを同化するベイジアン逆ナビエ・ストークス (N-S) 問題を … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.OC, physics.flu-dyn
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Graph Neural Networks and Differential Equations: A hybrid approach for data assimilation of fluid flows
要約 この研究では、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) とレイノルズ平 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Graph Neural Networks and Differential Equations: A hybrid approach for data assimilation of fluid flows
要約 この研究では、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) とレイノルズ平 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Equation-informed data-driven identification of flow budgets and dynamics
要約 数値流体力学 (CFD) は、エンジニアリング アプリケーションにおける流 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Flow reconstruction in time-varying geometries using graph neural networks
要約 この論文では、時変ジオメトリ内の非常にまばらなデータからフローを再構築する … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn
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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
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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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