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shallow water equations
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新的神经网络算子整合物理对称性以提高泛化能力
研究人员开发了一种新的神经网络算子，称为 PACE-FNO，通过整合已知的演化方程的连续对称性，能够更好地处理分布外场景。该模型将估计输入帧对齐和预测物理演化的任务分开，提高了泛化能力。在各种一维和二维方程上的实验表明，PACE-FNO 在分布内精度上与标准方法相当，同时显著减少了分布外误差。
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AI模型大幅加速数字孪生洪水模拟
研究人员开发了一种名为CLDNet的新型AI模型，用于创建更快的数字孪生来模拟大都市洪水。传统的浅水方程建模方法计算量大，需要近一个小时才能完成96小时的预报。CLDNet是一种潜在的神经ODE，可显著加速这些模拟，在大约29秒内完成整个流域的预报，速度提高了115倍。这种AI方法与现有基线相比，准确性也更高，并且能够原生处理不规则的流域地形。
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机器学习对流体动力学模拟中的亚网格尺度进行参数化
研究人员开发了一种新颖的流体动力学模拟方法，通过使用前馈神经网络来学习浅水方程中的亚网格通量。该方法采用具有四点模板的局部参数化，优于全局耦合方法。机器学习技术在长期湍流模拟中显示出改善的能量平衡，并且可以与通量限制相结合，以提高激波附近的精度，即使在未训练的动力学状态下也是如此。