arXiv ID:
2602.15472
arXiv 提交日期: 2026-02-17
可信赖的流体:不可压缩流的属性保持算子学习方法 / Fluids You Can Trust: Property-Preserving Operator Learning for Incompressible Flows
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种新的基于核函数的算子学习方法,它能在快速预测流体运动时,严格保证不可压缩性等关键物理属性,从而比现有神经网络方法更准确、更高效。