Examiner comment le hasard influence le comportement des fluides à travers les équations de Navier-Stokes stochastiques.
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La science de pointe expliquée simplement
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AQ-PINNs combine l'informatique quantique et l'IA pour des modélisations climatiques efficaces.
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De nouvelles méthodes mélangent des réseaux neuronaux et des techniques d'éléments finis pour améliorer les simulations d'écoulement de fluide.
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Cette étude examine l'interaction entre les fluides et les structures flexibles.
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Recherche mettant en avant l'utilisation des fonctions d'influence pour améliorer la performance des PINN dans les problèmes de physique.
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Combiner l'apprentissage automatique avec des méthodes traditionnelles améliore les prédictions de turbulence et l'efficacité.
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Une nouvelle approche améliore les simulations de flux sanguin pour de meilleures prédictions cardiovasculaires.
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