-
最近の投稿
- A Systematic Approach to Design Real-World Human-in-the-Loop Deep Reinforcement Learning: Salient Features, Challenges and Trade-offs
- Robo-Troj: Attacking LLM-based Task Planners
- SE(3)-Equivariant Robot Learning and Control: A Tutorial Survey
- Geometric Formulation of Unified Force-Impedance Control on SE(3) for Robotic Manipulators
- Subframework-based Bearing Rigidity Maintenance Control in Multirobot Networks
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (37106) cs.CL (28087) cs.CV (42847) cs.HC (2837) cs.LG (42044) cs.RO (21987) cs.SY (3355) eess.IV (4990) eess.SY (3347) stat.ML (5498)
「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ
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
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
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
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
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
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
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
Interpreting and generalizing deep learning in physics-based problems with functional linear models
要約 ディープラーニングはさまざまな科学機械学習アプリケーションで目覚ましい成功 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
Interpreting and generalizing deep learning in physics-based problems with functional linear models はコメントを受け付けていません
Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder
要約 Koopman 演算子は、非線形システムの大域的線形化を達成するための魅力 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, physics.flu-dyn, stat.ML
Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder はコメントを受け付けていません
RiemannONets: Interpretable Neural Operators for Riemann Problems
要約 強い衝撃波、希薄化、接触の不連続性を伴う高速流れをシミュレーションするため … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
RiemannONets: Interpretable Neural Operators for Riemann Problems はコメントを受け付けていません
PiRD: Physics-informed Residual Diffusion for Flow Field Reconstruction
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