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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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Improving agent performance in fluid environments by perceptual pretraining
要約 この論文では、情報圧縮モデルと対応する事前学習方法を含む、流体環境知覚のた … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.flu-dyn
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Reducing Spatial Discretization Error on Coarse CFD Simulations Using an OpenFOAM-Embedded Deep Learning Framework
要約 深層学習を使用して低解像度シミュレーションの品質を向上させることで、粗い数 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Equation identification for fluid flows via physics-informed neural networks
要約 物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINN) などの科学機械学習 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Accelerating the discovery of steady-states of planetary interior dynamics with machine learning
要約 マントル対流のシミュレーションでは、多くの場合、熱および動的流れ特性のスケ … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.EP, cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn
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A domain decomposition-based autoregressive deep learning model for unsteady and nonlinear partial differential equations
要約 この論文では、非定常および非線形偏微分方程式 (PDE) を正確にモデル化 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Spectrally Informed Learning of Fluid Flows
要約 正確で効率的な流体の流れモデルは、地球物理学、空気力学、生物システムなどの … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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A domain decomposition-based autoregressive deep learning model for unsteady and nonlinear partial differential equations
要約 この論文では、非定常および非線形偏微分方程式 (PDE) を正確にモデル化 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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PDEBENCH: An Extensive Benchmark for Scientific Machine Learning
要約 近年、機械学習ベースの物理システムのモデリングへの関心が高まっています。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.flu-dyn, physics.geo-ph
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