「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

Reducing Spatial Discretization Error on Coarse CFD Simulations Using an OpenFOAM-Embedded Deep Learning Framework

投稿日: 2024年9月6日 作成者: jarxiv

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 →

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Equation identification for fluid flows via physics-informed neural networks

投稿日: 2024年9月2日 作成者: jarxiv

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 →

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Accelerating the discovery of steady-states of planetary interior dynamics with machine learning

投稿日: 2024年9月2日 作成者: jarxiv

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 →

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A domain decomposition-based autoregressive deep learning model for unsteady and nonlinear partial differential equations

投稿日: 2024年8月28日 作成者: jarxiv

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 →

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Spectrally Informed Learning of Fluid Flows

投稿日: 2024年8月27日 作成者: jarxiv

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 →

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A domain decomposition-based autoregressive deep learning model for unsteady and nonlinear partial differential equations

投稿日: 2024年8月27日 作成者: jarxiv

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 →

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PDEBENCH: An Extensive Benchmark for Scientific Machine Learning

投稿日: 2024年8月27日 作成者: jarxiv

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 →

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Generalization capabilities of MeshGraphNets to unseen geometries for fluid dynamics

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、MeshGraphNets (MGN) の一般化機能を調査し … 続きを読む →

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Physics-constrained convolutional neural networks for inverse problems in spatiotemporal partial differential equations

投稿日: 2024年8月12日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、非線形で空間と時間の両方で変化する偏微分方程式 (PDE) の … 続きを読む →

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Learning rheological parameters of non-Newtonian fluids from velocimetry data

投稿日: 2024年8月6日 作成者: jarxiv

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 →

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