用于湍流学习的自编码储备池计算
流体动力学
2021-03-25 v2 机器学习
摘要
我们提出一种自编码储备池计算（AE-RC）方法来学习二维湍流的动力学。AE-RC 由一个发现流态高效流形表示的自编码器，以及一个在该流形中学习流的时间演化的回声状态网络组成。AE-RC 既能学习流的时间精确动力学，也能预测其一阶统计矩。AE-RC 方法为利用机器学习进行湍流的时空预测开辟了新可能。
引用
@article{arxiv.2012.10968,
title = {Auto-Encoded Reservoir Computing for Turbulence Learning},
author = {Nguyen Anh Khoa Doan and Wolfgang Polifke and Luca Magri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.10968},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 5 figures