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English(EN) The finite expression method for turbulent dynamics with high-order moment recovery

新方法利用符号回归和生成式AI对湍流动力学进行建模

研究人员开发了一个新颖的两阶段框架,通过结合符号回归和生成模型来模拟湍流动力学系统。第一阶段,有限表达式方法(FEX),在不需要预定义库的情况下识别控制确定性动力学和外部强迫项。第二阶段采用生成模型来捕获剩余的随机分量,从而准确预测高阶统计矩。这种集成方法已在随机三元组模型上得到验证,成功恢复了相互作用项和强迫表达式,同时准确预测了高达五阶的矩。 AI

影响 引入了一种新颖的混合AI方法,用于增强复杂湍流系统的建模,有可能提高预测高阶统计矩的准确性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍湍流动力学新建模方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新方法利用符号回归和生成式AI对湍流动力学进行建模

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Chunmei Wang ·

    The finite expression method for turbulent dynamics with high-order moment recovery

    Turbulent dynamical systems are characterized by nonlinear interactions and stochastic effects that generate coupled statistical quantities, such as non-zero higher-order moments, which are difficult to capture from data with accuracy. We propose a two-stage data-driven modeling …