Latent Space Physics: Towards Learning the Temporal Evolution of Fluid Flow

We propose a method for the data‐driven inference of temporal evolutions of physical functions with deep learning. More specifically, we target fluid flow problems, and we propose a novel LSTM‐based approach to predict the changes of the pressure field over time. The central challenge in this contex...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Computer graphics forum Ročník 38; číslo 2; s. 71 - 82
Hlavní autoři:	Wiewel, S., Becher, M., Thuerey, N.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Oxford Blackwell Publishing Ltd 01.05.2019
Témata:	Algorithms CCS Concepts Computer simulation Computing methodologies → Neural networks Fluid dynamics Fluid flow Machine learning Neural networks Physical simulation Time functions
ISSN:	0167-7055, 1467-8659
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!