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Rayleigh-Bénard convection of a supercritical fluid: PIV and heat transfer study
Rayleigh-Bénard convection of a supercritical fluid: PIV and heat transfer study
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科学机器学习在流体动力学模拟方面取得进展
最近的一章回顾了科学机器学习（SciML）在模拟复杂流体流动和输运现象方面的进展。它强调了动态模式分解和物理信息神经网络（PINNs）等方法，这些方法为计算成本高昂的系统提供了高效的代理模型。该章还介绍了使用 PINNs 进行浊流模拟以及使用变分自编码器进行热流模拟的新贡献，展示了 SciML 在快速、准确近似和降低计算成本方面的潜力。
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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。