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Amirhossein Arzani
Amirhossein Arzani
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可微分物理和PINN重构壁面剪切应力
研究人员开发了两种逆向框架，即可微分物理方法和物理信息神经网络（PINNs），以从被动标量观测中重构壁面剪切应力（WSS）。该研究在经典和患者特异性心血管流动问题上评估了这些方法。与PINNs相比，可微分物理框架在各种测量场景下表现出更高的准确性和鲁棒性，尤其是在近壁数据有限的情况下。
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DIANO框架为科学机器学习实现可解释的潜在空间
研究人员推出了一种新颖的框架——DIfferentiable Autoencoding Neural Operator (DIANO)，旨在为科学机器学习创建可解释且计算效率高的潜在空间。DIANO 利用神经算子进行降维和重构，从而能够在潜在空间中直接强制执行物理定律。这种方法已在包括流体动力学模拟在内的各种基准问题上，以降低的计算成本准确重构了复杂时空数据。