很棒的流体力学机器学习
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目录
构架
是Google开发的著名机器学习库。
是Facebook开发的另一种机器学习框架。
是通用的机器学习库。 它还提供了其他几种数据分析算法的实现。
是回声状态网络(储层计算)的一个很好的实现。 ESN通常在动态系统中找到其应用。
是基于PyTorch的ESN的另一个很好的实现。
是一个软件包,其中包含几种用于非线性动力系统(SINDy)的稀疏识别的实现。 它也非常适合于动态系统。
是用于奇异值分解(SVD)的实现,该奇异值分解是分布式和并行化的,因此对于大型数据而言非常有效。
研究文章
评论论文
数据时代的湍流建模,2019年。()
湍流中机器学习的观点,2019年。( )
面向流体力学的机器学习,2020年。( )
湍流建模中的机器学习方法透视,2020年。()
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