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翼型扩散：用于条件翼型生成的去噪扩散模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文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。该方法能够适应各种条件情景，并具有长时跨度流动序列生成能力。通过数值实验展示了该框架的多样化湍流生成能力。该方法在湍流生成领域取得了重大进展。
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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LES模拟的瞬态流动序列。
- 能够从给定的初始条件或湍流统计数据生成非均匀、各向异性的壁面湍流。
- 实现了从低分辨率数据中生成高速湍流边界层流动的超分辨能力。
- 综合而言，数值实验突显了该方法的优点和变革潜力，在湍流生成领域取得了重大进展。
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