「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

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 →

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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 →

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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 →

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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 →

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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 →

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Interpreting and generalizing deep learning in physics-based problems with functional linear models

投稿日: 2024年4月18日 作成者: jarxiv

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 →

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Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder

投稿日: 2024年4月17日 作成者: jarxiv

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 →

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RiemannONets: Interpretable Neural Operators for Riemann Problems

投稿日: 2024年4月17日 作成者: jarxiv

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 →

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PiRD: Physics-informed Residual Diffusion for Flow Field Reconstruction

投稿日: 2024年4月15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 →

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Dynamic Deep Learning Based Super-Resolution For The Shallow Water Equations

投稿日: 2024年4月10日 作成者: jarxiv

要約 非線形浅海方程式をベンチマークとして使用し、U-net タイプのニューラル … 続きを読む →

カテゴリー: 35-11, 65M99, 68T07, 86-08, cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn | Dynamic Deep Learning Based Super-Resolution For The Shallow Water Equations はコメントを受け付けていません