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高斯过程流体力学。 (英语) Zbl 1516.35310号


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35季度30 Navier-Stokes方程
第76天05 不可压缩粘性流体的Navier-Stokes方程
60G15年 高斯过程
65亿75 涉及偏微分方程的初值和初边值问题的概率方法、粒子方法等
65N75型 涉及偏微分方程边值问题的概率方法、粒子方法等
65号35 偏微分方程边值问题的谱、配置及相关方法
47B34型 内核运算符
41甲15 样条线近似
34B15号机组 常微分方程的非线性边值问题
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参考文献:

[1] Fefferman,C.L.,Navier-Stokes方程的存在性和光滑性,千年奖问题,57,67(2000)·Zbl 1194.35002号
[2] 菲利普斯,L.湍流,物理学中最古老的未解决问题。检索自https://www.arstechnica.com/science/2018/10/turbulence-the-oldest-unsolved-problem-in-physics。2018年10月25日(2018)访问
[3] Lucy,L.B.,《裂变假说检验的数值方法》,《天文学杂志》,821013-1024(1977)·doi:10.1086/112164
[4] Gingold,R.A。;Monaghan,J.J.,《平滑粒子流体动力学:非球形恒星的理论和应用》,《皇家天文学会月刊》,181,375-389(1977)·Zbl 0421.76032号 ·doi:10.1093/mnras/181.3.375
[5] Monaghan,J.J.,《光滑粒子流体动力学》,《天文学和天体物理学年度评论》,30543-574(1992)·doi:10.1146/annurev.aa.30.090192.002551
[6] 刘,M。;Liu,G.,《光滑粒子流体动力学(SPH):概述和最新发展》,《工程计算方法档案》,17,25-76(2010)·Zbl 1348.76117号 ·doi:10.1007/s11831-010-9040-7
[7] 瓦康迪奥,R。;Altomare,C。;De Leffe,M。;胡,X。;勒图泽,D。;林德·S。;马龙吉,J.C。;马龙,S。;罗杰斯,B.D。;Souto-Iglesias,A.,平滑粒子流体动力学数值方案的重大挑战,计算粒子力学,8575-588(2021)·doi:10.1007/s40571-020-00354-1
[8] 奥瓦迪,H。;Scovel,C。;Schäfer,F.,统计数字近似,美国数学学会通告,661608-1617(2019)·Zbl 07146568号 ·doi:10.1090/noti1963年
[9] 奥哈迪,H。;Scovel,C.,《算子自适应小波、快速解算器和数值均匀化:从博弈论方法到数值逼近和算法设计》(2019),剑桥:剑桥大学出版社,剑桥·Zbl 1477.65004号 ·doi:10.1017/9781108594967
[10] 米切利,C.A。;Rivlin,T.J.,《最佳恢复调查》。,近似理论中的最优估计,1-54(1977),纽约:Springer,纽约·Zbl 0386.93045号 ·doi:10.1007/978-14684-2388-4
[11] 奥瓦迪,H。;Scovel,C。;Yoo,G.R.,《内核模式分解与内核编程》(2021),查姆:斯普林格,查姆·Zbl 1504.62012年 ·doi:10.1007/978-3-030-82171-5
[12] Leonard,A.,《用于流动模拟的旋涡方法》,《计算物理杂志》,37289-335(1980)·兹比尔0438.76009 ·doi:10.1016/0021-9991(80)90040-6
[13] 科特特,G.H。;Koumoutsakos,P.D.,《旋涡方法:理论与实践》(2000),剑桥:剑桥大学出版社,剑桥·Zbl 1140.76002号 ·doi:10.1017/CBO9780511526442
[14] 莱斯,M。;佩尔迪卡里斯,P。;Karniadakis,G.E.,《基于物理的神经网络:解决非线性偏微分方程正问题和逆问题的深度学习框架》,《计算物理杂志》,378,686-707(2019)·Zbl 1415.68175号 ·doi:10.1016/j.jcp.2018.10.045
[15] Karniadakis,G.E。;Kevrekidis,I.G。;卢,L。;佩尔迪卡里斯,P。;王,S。;Yang,L.,《物理信息机器学习》,《自然评论物理学》,第3422-440页(2021年)·doi:10.1038/s42254-021-00314-5
[16] Owhadi,H.,贝叶斯数值均匀化,多尺度建模与仿真,13812-828(2015)·Zbl 1322.35002号 ·doi:10.137/140974596
[17] 奥瓦迪,H。;Zhang,L.,Gamblets for opening complexity-teck of implicit schemes for双曲和抛物线ODE/PDE with rough coefficients,Journal of Computation Physics,347,99-128(2017),具有粗糙系数的双曲线和抛物线常微分方程/偏微分方程隐式格式的复杂性-瓶颈·Zbl 1380.65406号 ·doi:10.1016/j.jcp.2017.06.037
[18] Owhadi,H.,《分层信息游戏中粗糙系数和多分辨率算子分解的多重网格》,SIAM Review,59,99-149(2017)·Zbl 1358.65071号 ·数字对象标识代码:10.1137/15M1013894
[19] Schäfer,F。;卡茨福斯,M。;Owhadi,H.,通过Kullback-Leibler最小化实现稀疏cholesky因子分解,SIAM科学计算杂志,43,A2019-A2046(2021)·Zbl 07364386号 ·数字对象标识代码:10.1137/20M1336254
[20] Schäfer,F。;T·J·沙利文。;Owhadi,H.,近线性计算复杂度下稠密核矩阵的压缩、反演和近似主成分分析,多尺度建模与仿真,19688-730(2021)·Zbl 1461.65067号 ·doi:10.1137/19M129526X
[21] Yoo,G.R。;Owhadi,H.,基于阈值算子自适应小波的去噪,统计与计算,291185-1201(2019)·Zbl 1436.62126号 ·数字对象标识代码:10.1007/s11222-019-09893-x
[22] 陈,Y。;侯赛尼,B。;奥瓦迪,H。;Stuart,A.M.,用高斯过程求解和学习非线性偏微分方程,计算物理杂志,447110668(2021)·Zbl 07516428号 ·doi:10.1016/j.jcp.2021.110668
[23] Owhadi,H.,计算图形完成,数学科学研究,9,1-33(2022)·Zbl 1497.68464号 ·doi:10.1007/s40687-022-00320-8
[24] 巴布什卡,I。;Osborn,J.E.,有限元方法能任意地表现糟糕吗?,计算数学,69,443-462(2000)·Zbl 0940.65086号 ·doi:10.1090/S0025-5718-99-01085-6
[25] 奥哈迪,H。想法有形状吗?概念注册是人工神经网络的连续极限。arXiv预打印,arXiv:2008.3920(2020)doi:10.48550/arXiv.2008.03920·Zbl 07642857号
[26] Alvarez,医学硕士。;Rosasco,L。;劳伦斯,N.D.,《向量值函数的核:机器学习的基础和趋势》,4195-266(2011)·Zbl 1301.68212号 ·数字对象标识代码:10.1561/22000036
[27] Sun,H.W。;Zhou,D.X.,再现与解析平移相关的核hilbert空间,傅里叶分析与应用杂志,14,89-101(2008)·Zbl 1153.46017号 ·doi:10.1007/s00041-007-9003-z
[28] Kolmogorov,A.N.,《非常大雷诺数下不可压缩粘性流体湍流的局部结构》,Doklady Akademii Nauk SSSR,30,301-305(1941)
[29] Frisch,U.,《湍流:A.N.Kolmogorov的遗产》,《今日物理学》,49,82(1996)·doi:10.1063/1.881555
[30] Lindborg,E.,大气动能谱能用二维湍流解释吗?,流体力学杂志,388259-288(1999)·Zbl 0959.76033号 ·doi:10.1017/S0022112099004851
[31] 波菲塔,G。;Ecke,R.E.,《二维湍流》,《流体力学年度评论》,44427-451(2012)·Zbl 1350.76022号 ·doi:10.1146/annurev-fluid-120710-101240
[32] Sommeria,J.,方箱中二维反向能量级联的实验研究,流体力学杂志,170139-168(1986)·doi:10.1017/S0022112086000836
[33] Wendland,H.,《分散数据近似》,剑桥应用和计算数学专著(2005),剑桥:剑桥大学出版社,剑桥·Zbl 1075.65021号
[34] Zadrzynska,E。;Zajczkowski,W.M.,周期情况下二维Navier-Stokes运动的稳定性,数学分析与应用杂志,423956-974(2015)·Zbl 1308.35182号 ·doi:10.1016/j.jmaa.2014.10.026
[35] Ladyzhenskaya,O.A.,《千年第六个问题:Navier-Stokes方程、存在性和光滑性》,《俄罗斯数学调查》,58251(2003)·Zbl 1062.35067号 ·doi:10.1070/RM2003v058n02ABEH000610
[36] Marsden,J.E。;Shkoller,S.,《各向异性拉格朗日平均欧拉方程和Navier-Stokes方程》,《理性力学与分析档案》,166,27-46(2003)·Zbl 1020.76014号 ·doi:10.1007/s00205-002-0207-8
[37] 奥瓦迪,H。;Yoo,G.R.,《内核流:从数据学习内核到ABYSS》,《计算物理杂志》,389,22-47(2019)·Zbl 1452.65028号 ·doi:10.1016/j.jcp.2019.03.040
[38] 陈,Y。;奥瓦迪,H。;Stuart,A.,层次参数估计的经验贝叶斯和核流的一致性,计算数学,90,2527-2578(2021)·Zbl 1472.62012年 ·网址:10.1090/com/3649
[39] 哈姆齐,B。;Owhadi,H.,《从数据学习动力系统:一个简单的交叉验证视角》,第一部分:参数核流,《物理D:非线性现象》,421132817(2021)·Zbl 1509.68217号 ·doi:10.1016/j.physd.2020.132817
[40] 哈姆齐,B。;Maulik,R。;Owhadi,H.,简单、低成本和准确的数据驱动地球物理预测与学习内核,英国皇家学会学报A,47720210326(2021)·doi:10.1098/rspa.2021.0326
[41] DARCY,M.、HAMZI,B.、SUSILUOTO,J.、BRAVERMAN,A.和OWHADI,H.从数据学习动力学系统:简单的交叉验证视角,第二部分:非参数核流。预印本(2021)doi:10.13140/RG.2.2.16391.32164
[42] LEE,J.、DE BROUWER,E.、HAMZI,B.和OWHADI,H.从数据学习动力系统:简单的交叉验证视角,第三部分:不规则采样时间序列。arXiv预打印,arXiv:2111.13037(2021)doi:10.48550/arXiv.2111.13027·Zbl 1510.37122号
[43] 医学博士达西。;哈姆齐,B。;利维埃里,G。;奥瓦迪,H。;Tavallali,P.,《具有数据自适应核的随机微分方程的单点学习》,《物理D:非线性现象》,444,133583(2023)·Zbl 07642851号 ·doi:10.1016/j.physd.202.133583
[44] Prasanth,S。;哈达德,Z。;苏西洛托,J。;Braverman,A。;奥瓦迪,H。;哈姆齐,B。;赫里斯托娃·韦列娃,S。;Turk,J.,Kernel flows to inference the structure of convertive storms from satellite passive microwave observations,2021 AGU Fall Meeting Abstracts(2021),旧金山:AGU,旧金山
[45] 苏西洛托,J。;Braverman,A。;布罗德里克,P。;哈姆齐,B。;约翰逊,M。;Lammin-Paa,O。;奥瓦迪,H。;Scovel,C。;Teixeira,J。;Turmon,M.,《利用先进的基于核流的高斯过程仿真进行高光谱成像检索的辐射传输仿真》,2021年AGU秋季会议摘要(2021年),旧金山:AGU,旧金山
[46] Akian,J.L。;阀盖,L。;奥瓦迪,H。;Savin,E.,从高斯过程回归中的数据学习“最佳”核并应用于空气动力学,计算物理杂志,47011595(2022)·Zbl 07599627号 ·doi:10.1016/j.jcp.2022.111595
[47] 莱斯,M。;亚兹达尼,A。;Karniadakis,G.E.,《隐藏流体力学:从流动可视化中学习速度和压力场》,《科学》,3671026-1030(2020)·Zbl 1478.76057号 ·doi:10.1126/science.aaw4741
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