「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology

投稿日: 2024年2月29日 作成者: jarxiv

要約 正確な水文理解と水循環予測は、特に人為的気候変動の動的な影響下での水資源の … 続きを読む →

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Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations

投稿日: 2024年2月27日 作成者: jarxiv

要約 近年、閉ループフロー制御問題を解決する手法として深層強化学習が登場しました … 続きを読む →

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CFDBench: A Large-Scale Benchmark for Machine Learning Methods in Fluid Dynamics

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 近年、ディープラーニングを物理問題の解決に応用することが注目を集めています … 続きを読む →

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Physics-informed deep-learning applications to experimental fluid mechanics

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 低解像度でノイズの多い測定からの流れ場データを高解像度で再構成することは、 … 続きを読む →

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Identifying regions of importance in wall-bounded turbulence through explainable deep learning

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 壁内乱流は科学的および技術的に非常に重要であるにもかかわらず、古典物理学で … 続きを読む →

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Universal Physics Transformers

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式のディープ ニューラル ネットワーク ベースのサロゲートは、最 … 続きを読む →

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Multiscale Modelling with Physics-informed Neural Network: from Large-scale Dynamics to Small-scale Predictions in Complex Systems

投稿日: 2024年2月9日 作成者: jarxiv

要約 マルチスケール現象はさまざまな科学領域にわたって現れ、複雑なシステムにおけ … 続きを読む →

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Multiscale Modelling with Physics-informed Neural Network: from Large-scale Dynamics to Small-scale Predictions in Complex Systems

投稿日: 2024年2月8日 作成者: jarxiv

要約 マルチスケール現象はさまざまな科学領域にわたって現れ、複雑なシステムにおけ … 続きを読む →

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Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier–Stokes Equations

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 長年にわたるコンピューティング能力の向上により、シミュレーションはより複雑 … 続きを読む →

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Solving the Discretised Multiphase Flow Equations with Interface Capturing on Structured Grids Using Machine Learning Libraries

投稿日: 2024年1月15日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、AI4PDEs アプローチ (偏微分方程式のための人工知能) … 続きを読む →

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