「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

RONAALP: Reduced-Order Nonlinear Approximation with Active Learning Procedure

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 多くのエンジニアリング アプリケーションは、高価な非線形高次元関数の評価に … 続きを読む →

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Redefining Super-Resolution: Fine-mesh PDE predictions without classical simulations

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 数値流体力学 (CFD) では、粗いメッシュ シミュレーションは計算効率を … 続きを読む →

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Interpretable Fine-Tuning for Graph Neural Network Surrogate Models

投稿日: 2023年11月14日 作成者: jarxiv

要約 データベースのサロゲート モデリングは、データのメッシュベース表現を直接操 … 続きを読む →

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Turbulence Scaling from Deep Learning Diffusion Generative Models

投稿日: 2023年11月13日 作成者: jarxiv

要約 複雑な空間的および時間的構造は乱流流体の流れに固有の特性であり、それらを理 … 続きを読む →

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Physics informed machine learning with Smoothed Particle Hydrodynamics: Hierarchy of reduced Lagrangian models of turbulence

投稿日: 2023年11月9日 作成者: jarxiv

要約 発達した乱流の効率的で正確かつ一般化可能な低次数モデルを構築することは、依 … 続きを読む →

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Ensemble models outperform single model uncertainties and predictions for operator-learning of hypersonic flows

投稿日: 2023年11月6日 作成者: jarxiv

要約 極超音速流の忠実度の高い計算シミュレーションや物理実験は，膨大なリソースを … 続きを読む →

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SURF: A Generalization Benchmark for GNNs Predicting Fluid Dynamics

投稿日: 2023年11月2日 作成者: jarxiv

要約 流体力学のシミュレーションは、単純なバルブから複雑なターボ機械に至るまで、 … 続きを読む →

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Stochastic Latent Transformer: Efficient Modelling of Stochastically Forced Zonal Jets

投稿日: 2023年10月26日 作成者: jarxiv

要約 確率的偏微分方程式 (SPDE) の効率的な低次数モデリングのための確率的 … 続きを読む →

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Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology

投稿日: 2023年10月23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の水資源の … 続きを読む →

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Uncovering wall-shear stress dynamics from neural-network enhanced fluid flow measurements

投稿日: 2023年10月19日 作成者: jarxiv

要約 物体を通過または内部を移動する乱流流体による摩擦抵抗は、輸送、公共事業イン … 続きを読む →

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