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Can physical information aid the generalization ability of Neural Networks for hydraulic modeling?
要約 この分野は機械学習技術の課題であるデータ不足に悩まされているにもかかわらず … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Fish-inspired tracking of underwater turbulent plumes
要約 自律型海洋探査機は、塩分や温度などの水質の車載センサー測定を利用して、リア … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.flu-dyn
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JAX-SPH: A Differentiable Smoothed Particle Hydrodynamics Framework
要約 粒子ベースの流体シミュレーションは、特に複雑な物理学や自由表面を含む場合に … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology
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
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn
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Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations
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
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.flu-dyn
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CFDBench: A Large-Scale Benchmark for Machine Learning Methods in Fluid Dynamics
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
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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Physics-informed deep-learning applications to experimental fluid mechanics
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
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
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Identifying regions of importance in wall-bounded turbulence through explainable deep learning
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
カテゴリー: cs.AI, physics.flu-dyn
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Universal Physics Transformers
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
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn
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Multiscale Modelling with Physics-informed Neural Network: from Large-scale Dynamics to Small-scale Predictions in Complex Systems
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
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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