English(EN) Extreme-Scale Super-Resolution of Homogeneous Turbulence from a Single Realization

人工智能从单次实现中重建湍流场

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员开发了一个使用深度学习模型 WDSR 的极端超分辨率框架，用于从单次高分辨率实现中重建湍流场。该方法包括在流动的重叠块上训练网络，然后通过块预测和加权组装来重建未见的场。与传统插值相比，该方法在重建相干涡旋结构和精细尺度特征方面表现出更高的准确性，即使在 x32 和 x64 的严重空间欠分辨率因子下也是如此。当高分辨率训练数据有限时，这种数据高效的技术在湍流超分辨率方面显示出希望。 AI

影响这项研究展示了一种新颖、数据高效的湍流超分辨率方法，有望推动流体动力学模拟和分析。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Arth Sojitra, Muhammad Abid, Omer San · 2026-10-15 04:00

单次同质湍流实现的极端尺度超分辨率

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