Simulating Three-dimensional Turbulence with Physics-informed Neural Networks
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wang, Sifan, Sankaran, Shyam, Fan, Xiantao, Stinis, Panos, Perdikaris, Paris |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
ArGEnT: Arbitrary Geometry-encoded Transformer for Operator Learning
von: Chen, Wenqian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Wenqian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Small Models, Strong Priors: Architectural Inductive Bias for Parameter-Efficient Neural PDE Solvers
von: Sankaran, Shyam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sankaran, Shyam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Emergent Transfer of a Physics Foundation Model from Simulation to Laboratory Turbulence
von: Mukhopadhyay, Payel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mukhopadhyay, Payel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Physics-informed Neural-operator Predictive Control for Drag Reduction in Turbulent Flows
von: Zhao, Zelin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Zelin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gradient Alignment in Physics-informed Neural Networks: A Second-Order Optimization Perspective
von: Wang, Sifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Sifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PINNfluence: Influence Functions for Physics-Informed Neural Networks
von: Naujoks, Jonas R., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Naujoks, Jonas R., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Integrating Neural Operators with Diffusion Models Improves Spectral Representation in Turbulence Modeling
von: Oommen, Vivek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Oommen, Vivek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Physics-enhanced Neural Operator for Simulating Turbulent Transport
von: Chen, Shengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Shengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Turb-L1: Achieving Long-term Turbulence Tracing By Tackling Spectral Bias
von: Wu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cross-Field Interface-Aware Neural Operators for Multiphase Flow Simulation
von: Wang, Zhenzhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zhenzhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CoNFiLD-inlet: Synthetic Turbulence Inflow Using Generative Latent Diffusion Models with Neural Fields
von: Liu, Xin-Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Xin-Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multiscale Physics-Informed Neural Network for Complex Fluid Flows with Long-Range Dependencies
von: Kumar, Prashant, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kumar, Prashant, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Turbulent Flows with Generative Models: Super-resolution, Forecasting, and Sparse Flow Reconstruction
von: Oommen, Vivek, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Oommen, Vivek, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learnable-Differentiable Finite Volume Solver for Accelerated Simulation of Flows
von: Yan, Mengtao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yan, Mengtao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multiscale Graph Neural Network for Turbulent Flow-Thermal Prediction Around a Complex-Shaped Pin-Fin
von: Raut, Riddhiman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Raut, Riddhiman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Shape Invariant 3D-Variational Autoencoder: Super Resolution in Turbulence flow
von: Maurya, Anuraj
Veröffentlicht: (2025)
von: Maurya, Anuraj
Veröffentlicht: (2025)
PT-PINNs: A Parametric Engineering Turbulence Solver based on Physics-Informed Neural Networks
von: Jiang, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Physics: Using AI Libraries to Develop Physics-Based Solvers for Incompressible Computational Fluid Dynamics
von: Chen, Boyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Boyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
OGF: An Online Gradient Flow Method for Optimizing the Statistical Steady-State Time Averages of Unsteady Turbulent Flows
von: Hickling, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hickling, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Universal Physics Transformers: A Framework For Efficiently Scaling Neural Operators
von: Alkin, Benedikt, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alkin, Benedikt, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Spatio-Temporal Fluid Dynamics Modeling via Physical-Awareness and Parameter Diffusion Guidance
von: Wu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Differentiable Modeling with Diffusion-Based Super-resolution for Two-Dimensional Spatiotemporal Turbulence
von: Fan, Xiantao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fan, Xiantao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
EddyFormer: Accelerated Neural Simulations of Three-Dimensional Turbulence at Scale
von: Du, Yiheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Yiheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Wave Network for Modeling Multi-Scale Physical Dynamics
von: Khrabry, Alexander I., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Khrabry, Alexander I., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Finite-difference-informed graph network for solving steady-state incompressible flows on block-structured grids
von: Zou, Yiye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zou, Yiye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DSO: Dual-Scale Neural Operators for Stable Long-term Fluid Dynamics Forecasting
von: Dong, Huanshuo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dong, Huanshuo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learned Coarse Models for Efficient Turbulence Simulation
von: Stachenfeld, Kimberly, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Stachenfeld, Kimberly, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Mixing Artificial and Natural Intelligence: From Statistical Mechanics to AI and Back to Turbulence
von: Chertkov, Michael
Veröffentlicht: (2024)
von: Chertkov, Michael
Veröffentlicht: (2024)
Harnessing Equivariance: Modeling Turbulence with Graph Neural Networks
von: Kurz, Marius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kurz, Marius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-Informed Graph Neural Network Surrogates for Turbulent Nanoparticle Dispersion in Dental Clinical Environments
von: Shende, Takshak, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shende, Takshak, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology
von: Xu, Qingsong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xu, Qingsong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Hierarchical Multi-Fidelity Learning for Predicting Three-Dimensional Flame Wrinkling and Turbulent Burning Velocity
von: Zolfaghari, Saghar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zolfaghari, Saghar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quantifying Out-of-Training Uncertainty of Neural-Network based Turbulence Closures
von: Grogan, Cody, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Grogan, Cody, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-Informed Neural Networks for Enhanced Interface Preservation in Lattice Boltzmann Multiphase Simulations
von: Li, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-informed State-space Neural Networks for Transport Phenomena
von: Dave, Akshay J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dave, Akshay J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
MeshMask: Physics-Based Simulations with Masked Graph Neural Networks
von: Garnier, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Garnier, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conditional neural field for spatial dimension reduction of turbulence data: a comparison study
von: Guo, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bayesian Reasoning for Physics Informed Neural Networks
von: Graczyk, Krzysztof M., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Graczyk, Krzysztof M., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Pixel-Resolved Long-Context Learning for Turbulence at Exascale: Resolving Small-scale Eddies Toward the Viscous Limit
von: Yin, Junqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yin, Junqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-informed Shadowgraph Network: An End-to-end Density Field Reconstruction Method
von: Wang, Xutun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xutun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
ArGEnT: Arbitrary Geometry-encoded Transformer for Operator Learning
von: Chen, Wenqian, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Small Models, Strong Priors: Architectural Inductive Bias for Parameter-Efficient Neural PDE Solvers
von: Sankaran, Shyam, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Emergent Transfer of a Physics Foundation Model from Simulation to Laboratory Turbulence
von: Mukhopadhyay, Payel, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Physics-informed Neural-operator Predictive Control for Drag Reduction in Turbulent Flows
von: Zhao, Zelin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Gradient Alignment in Physics-informed Neural Networks: A Second-Order Optimization Perspective
von: Wang, Sifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)