arXiv ID:
2606.19562
arXiv 提交日期: 2026-06-17
科学机器学习在耦合流体流动与输运问题中的最新进展 / Advances in Scientific Machine Learning for Coupled Fluid Flow and Transport
1️⃣ 一句话总结
本文综述了如何利用科学机器学习方法(如基于奇异值分解的线性降阶技术和物理信息神经网络、β-变分自编码器等深度学习模型)来快速、准确地模拟复杂的耦合流体流动与传质现象,显著降低计算成本,同时通过浊流模拟和热对流案例展示了这些方法的实际效果。