-
最近の投稿
- A Systematic Approach to Design Real-World Human-in-the-Loop Deep Reinforcement Learning: Salient Features, Challenges and Trade-offs
- Robo-Troj: Attacking LLM-based Task Planners
- SE(3)-Equivariant Robot Learning and Control: A Tutorial Survey
- Geometric Formulation of Unified Force-Impedance Control on SE(3) for Robotic Manipulators
- Subframework-based Bearing Rigidity Maintenance Control in Multirobot Networks
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (37106) cs.CL (28087) cs.CV (42847) cs.HC (2837) cs.LG (42044) cs.RO (21987) cs.SY (3355) eess.IV (4990) eess.SY (3347) stat.ML (5498)
「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ
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
Graph Neural Networks and Differential Equations: A hybrid approach for data assimilation of fluid flows はコメントを受け付けていません
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
Equation-informed data-driven identification of flow budgets and dynamics はコメントを受け付けていません
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
Flow reconstruction in time-varying geometries using graph neural networks はコメントを受け付けていません
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
Advanced deep-reinforcement-learning methods for flow control: group-invariant and positional-encoding networks improve learning speed and quality はコメントを受け付けていません
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
FlowBench: A Large Scale Benchmark for Flow Simulation over Complex Geometries はコメントを受け付けていません
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
Fourier neural operators for spatiotemporal dynamics in two-dimensional turbulence はコメントを受け付けていません
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
Fourier neural operators for spatiotemporal dynamics in two-dimensional turbulence はコメントを受け付けていません
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