很棒的机器学习流体力学：FM中ML的精选列表-源码

很棒的流体力学机器学习适用于流体力学的机器学习论文，代码，库和数据库的精选列表。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。（）机器学习

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