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实体 $\beta$-Variational Autoencoders

$\beta$-Variational Autoencoders

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  1. RESEARCH · CL_100186 ·

    科学机器学习在流体动力学建模方面取得进展 · 跟踪到2个来源

    本章探讨了科学机器学习（SciML）在模拟复杂流体流动和输运现象方面的进展。它详细介绍了奇异值分解、动态模式分解、物理信息神经网络（PINNs）和 $\beta$-变分自编码器（$\beta$-VAEs）等方法，以创建高效的代理模型。该工作将这些技术与高性能计算策略相结合，包括自适应网格细化/粗化（AMR/C），以降低浊流和热对流等应用的计算成本。