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「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ
Inferring turbulent velocity and temperature fields and their statistics from Lagrangian velocity measurements using physics-informed Kolmogorov-Arnold Networks
要約 我々は、実験的な乱流速度データから隠れた温度場を推測するための人工知能流速 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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Accelerating Aquatic Soft Robots with Elastic Instability Effects
要約 正弦波のうねりは、魚や水生生物ロボットにとって最も成功した遊泳パターンであ … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.flu-dyn
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Accelerating Aquatic Soft Robots with Elastic Instability Effects
要約 正弦波のうねりは、魚や水生生物ロボットにとって最も成功した遊泳パターンであ … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.flu-dyn
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Turbulence Scaling from Deep Learning Diffusion Generative Models
要約 複雑な空間的・時間的構造は乱流体流の固有の特徴であり、これを理解することは … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, physics.flu-dyn
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Bayesian inverse Navier-Stokes problems: joint flow field reconstruction and parameter learning
要約 3D 流れ場を共同で再構築し、境界位置を含む未知の N-S パラメータを学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.OC, 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、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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EngineBench: Flow Reconstruction in the Transparent Combustion Chamber III Optical Engine
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
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Flexible SE(2) graph neural networks with applications to PDE surrogates
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
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
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C(NN)FD — a deep learning framework for turbomachinery CFD analysis
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
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