Physically Interpretable Representation and Controlled Generation for Turbulence Data

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Fan, Tiffany, Cutforth, Murray, D'Elia, Marta, Cortiella, Alexandre, Doostan, Alireza, Darve, Eric
Formato:	Preprint
Publicado:	2025
Materias:	Computational Engineering, Finance, and Science Machine Learning Computational Physics Fluid Dynamics
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Internet

https://arxiv.org/abs/2502.02605