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布莱特，艾多;林光;J.Nathan Kutz

基于压缩传感的机器学习策略，用于表征具有有限压力测量的圆柱体周围的流动。 （英语） Zbl 1320.76003号

物理学。流体 25，第12号，第127102号论文，第15页（2013年）.
小结：压缩传感用于根据气缸上的少量压力测量值确定气缸周围的流动特性（雷诺数和压力/流场）。使用有监督的机器学习策略，针对不同的雷诺数计算编码降维动力学的库元素。然后，对气缸上的有限数量的压力测量值使用凸优化来重建或解码气缸周围的全压力场和产生的流场。除了可以识别雷诺数的高度紊流状态（大雷诺数）外，还可以精确重建压力场和雷诺数。因此，所提出的数据驱动策略使用（L{2}）范数实现流体动力学的编码，并使用稀疏提升（L{1}）模实现鲁棒解码（流场重建）。{
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76-04 流体力学相关问题的软件、源代码等
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
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\textit{I.Bright}等人，《物理学》。Fluids 25，No.12，论文编号127102，15 p.（2013；Zbl 1320.76003）
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