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贝叶斯条件扩散模型用于多功能时空湍流生成
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
介绍了一种基于概率扩散模型的生成框架，用于多样化生成时空湍流。该方法适应各种条件情景，具有长时跨度流动序列生成的能力。通过实验展示了该框架在湍流生成领域的优点和潜力。
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关键要点
- 介绍了一种基于概率扩散模型的新型生成框架，用于多样化生成时空湍流。
- 该方法在贝叶斯框架内统一了无条件和条件抽样策略，适应各种条件情景。
- 显著特点是基于自回归梯度条件抽样的长时跨度流动序列生成方法，无需繁琐的重新训练过程。
- 通过数值实验展示了框架的多样化湍流生成能力，包括合成瞬态流动序列、生成非均匀壁面湍流和超分辨生成高速湍流边界层流动。
- 实验结果突显了该方法在湍流生成领域的优点和变革潜力，取得了重大进展。
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