-
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
Dynamic Deep Learning Based Super-Resolution For The Shallow Water Equations
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
Enhancing wind field resolution in complex terrain through a knowledge-driven machine learning approach
要約 大気の流れは多種多様な時空間スケールによって支配されているため、複雑な地形 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.flu-dyn
Enhancing wind field resolution in complex terrain through a knowledge-driven machine learning approach はコメントを受け付けていません
Machine Learning Optimized Approach for Parameter Selection in MESHFREE Simulations
要約 メッシュフリー シミュレーション手法は、特に数値流体力学 (CFD) や連 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
Machine Learning Optimized Approach for Parameter Selection in MESHFREE Simulations はコメントを受け付けていません
Can physical information aid the generalization ability of Neural Networks for hydraulic modeling?
要約 この分野は機械学習技術の課題であるデータ不足に悩まされているにもかかわらず … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
Can physical information aid the generalization ability of Neural Networks for hydraulic modeling? はコメントを受け付けていません
Fish-inspired tracking of underwater turbulent plumes
要約 自律型海洋探査機は、塩分や温度などの水質の車載センサー測定を利用して、リア … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.flu-dyn
Fish-inspired tracking of underwater turbulent plumes はコメントを受け付けていません
JAX-SPH: A Differentiable Smoothed Particle Hydrodynamics Framework
要約 粒子ベースの流体シミュレーションは、特に複雑な物理学や自由表面を含む場合に … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
JAX-SPH: A Differentiable Smoothed Particle Hydrodynamics Framework はコメントを受け付けていません
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の水資源の … 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
Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations
要約 近年、閉ループフロー制御問題を解決する手法として深層強化学習が登場しました … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.flu-dyn
Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations はコメントを受け付けていません
CFDBench: A Large-Scale Benchmark for Machine Learning Methods in Fluid Dynamics
要約 近年、ディープラーニングを物理問題の解決に応用することが注目を集めています … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
CFDBench: A Large-Scale Benchmark for Machine Learning Methods in Fluid Dynamics はコメントを受け付けていません
Physics-informed deep-learning applications to experimental fluid mechanics
要約 低解像度でノイズの多い測定からの流れ場データを高解像度で再構成することは、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
Physics-informed deep-learning applications to experimental fluid mechanics はコメントを受け付けていません