图神经网络与微分方程:流体流动数据同化的混合方法

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内容提要

本研究提出了一种结合图神经网络与雷诺平均纳维-斯托克斯方程的混合方法,旨在解决传统神经网络在流体动力学中的物理一致性问题。该方法通过集成物理规律,提高了在数据稀缺情况下的预测准确性,特别适用于流体动力学应用。

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