「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6月21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、水資源の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn | Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology はコメントを受け付けていません

EngineBench: Flow Reconstruction in the Transparent Combustion Chamber III Optical Engine

投稿日: 2024年6月6日 作成者: jarxiv

要約 燃焼機械内部の乱流の研究に高品質の実験データを使用する最初の機械学習 (M … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, physics.flu-dyn | EngineBench: Flow Reconstruction in the Transparent Combustion Chamber III Optical Engine はコメントを受け付けていません

Flexible SE(2) graph neural networks with applications to PDE surrogates

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、2D の回転と平行移動と等価なグラフ ニューラル ネットワー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn | Flexible SE(2) graph neural networks with applications to PDE surrogates はコメントを受け付けていません

Accelerating Simulation of Two-Phase Flows with Neural PDE Surrogates

投稿日: 2024年5月28日 作成者: jarxiv

要約 シミュレーションは物理システムをより深く理解するための強力なツールですが、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.flu-dyn | Accelerating Simulation of Two-Phase Flows with Neural PDE Surrogates はコメントを受け付けていません

C(NN)FD — a deep learning framework for turbomachinery CFD analysis

投稿日: 2024年5月20日 作成者: jarxiv

要約 深層学習手法は、さまざまな業界で幅広い用途で成功を収めています。 これまで … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.flu-dyn | C(NN)FD — a deep learning framework for turbomachinery CFD analysis はコメントを受け付けていません

Variational Mode Decomposition-Based Nonstationary Coherent Structure Analysis for Spatiotemporal Data

投稿日: 2024年5月20日 作成者: jarxiv

要約 従来のモーダル解析手法では、過渡的、非周期的、断続的な現象などの非定常現象 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DS, physics.flu-dyn | Variational Mode Decomposition-Based Nonstationary Coherent Structure Analysis for Spatiotemporal Data はコメントを受け付けていません

Koopman-Based Surrogate Modelling of Turbulent Rayleigh-Bénard Convection

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 いくつかの関連研究では、動的システムの代理モデルとしてクープマンベースの機 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn | Koopman-Based Surrogate Modelling of Turbulent Rayleigh-Bénard Convection はコメントを受け付けていません

PiRD: Physics-informed Residual Diffusion for Flow Field Reconstruction

投稿日: 2024年5月10日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式の順問題および逆問題を解く際の計算を迅速化するために、流体力学 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, physics.flu-dyn | PiRD: Physics-informed Residual Diffusion for Flow Field Reconstruction はコメントを受け付けていません

Universal Physics Transformers: A Framework For Efficiently Scaling Neural Operators

投稿日: 2024年5月1日 作成者: jarxiv

要約 物理学代理モデルとして機能するニューラル演算子は、最近ますます関心を集めて … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn | Universal Physics Transformers: A Framework For Efficiently Scaling Neural Operators はコメントを受け付けていません

Combining Machine Learning with Computational Fluid Dynamics using OpenFOAM and SmartSim

投稿日: 2024年4月25日 作成者: jarxiv

要約 機械学習 (ML) と数値流体力学 (CFD) を組み合わせることで、技術 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn | Combining Machine Learning with Computational Fluid Dynamics using OpenFOAM and SmartSim はコメントを受け付けていません