論文の概要: Applying Machine Learning to Study Fluid Mechanics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02083v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 14:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 18:08:39.529353
• Title: Applying Machine Learning to Study Fluid Mechanics
• Title（参考訳）: 機械学習による流体力学の研究
• Authors: Steven L. Brunton
• Abstract要約: 本稿では,機械学習を用いて流体力学でデータ駆動モデルを構築する方法について概説する。 それぞれの段階において、流体力学の分野からの具体例を用いて、これまでの物理知識がどのようにプロセスに埋め込まれているかについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.696194614504832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper provides a short overview of how to use machine learning to build data-driven models in fluid mechanics. The process of machine learning is broken down into five stages: (1) formulating a problem to model, (2) collecting and curating training data to inform the model, (3) choosing an architecture with which to represent the model, (4) designing a loss function to assess the performance of the model, and (5) selecting and implementing an optimization algorithm to train the model. At each stage, we discuss how prior physical knowledge may be embedding into the process, with specific examples from the field of fluid mechanics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習を用いて流体力学でデータ駆動モデルを構築する方法について概説する。 機械学習の過程は、(1)モデルに問題を定式化し、(2)モデルに情報を提供するためのトレーニングデータを収集・キュレーションし、(3)モデルを表現するアーキテクチャを選択し、(4)モデルの性能を評価するための損失関数を設計し、(5)モデルを訓練するための最適化アルゴリズムを選択し、実装する、という5つの段階に分けられる。 それぞれの段階では,流体力学の分野の具体例とともに,事前の物理知識がプロセスにどのように埋め込まれているかについて議論する。

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