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实体 Ramansh Sharma

Ramansh Sharma

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  1. TOOL · CL_287123 ·

    新的核方法在算子学习中保持流体动力学属性

    研究人员开发了一种新的基于核的算子学习方法，旨在准确模拟不可压缩流体流动，例如纳维-斯托克斯方程所描述的流动。与当前的神经算子不同，该方法确保预测的速度场在解析上保留不可压缩性和周期性等物理属性。与现有的神经算子技术相比，该方法实现了显著更低的误差和更快的训练时间，为流体动力学模拟提供了更高效、更准确的代理模型。