混合(物理)
深度学习
湍流
统计物理学
标量(数学)
概率密度函数
人工智能
物理
计算机科学
数学
气象学
统计
量子力学
几何学
作者
Maziar Raissi,Hessam Babaee,Peyman Givi
标识
DOI:10.1103/physrevfluids.4.124501
摘要
Based on recent developments in physics-informed deep learning and deep hidden physics models, we put forth a framework for discovering turbulence models from scattered and potentially noisy spatio-temporal measurements of the probability density function.
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