很棒的机器学习流体力学:FM中ML的精选列表 源码

很棒的流体力学机器学习 适用于流体力学的机器学习论文,代码,库和数据库的精选列表。 目录 构架 是Google开发的著名机器学习库。 是Facebook开发的另一种机器学习框架。 是通用的机器学习库。 它还提供了其他几种数据分析算法的实现。 是回声状态网络(储层计算)的一个很好的实现。 ESN通常在动态系统中找到其应用。 是基于PyTorch的ESN的另一个很好的实现。 是一个软件包,其中包含几种用于非线性动力系统(SINDy)的稀疏识别的实现。 它也非常适合于动态系统。 是用于奇异值分解(SVD)的实现,该奇异值分解是分布式和并行化的,因此对于大型数据而言非常有效。 研究文章 评论论文 数据时代的湍流建模,2019年。() 湍流中机器学习的观点,2019年。( ) 面向流体力学的机器学习,2020年。( ) 湍流建模中的机器学习方法透视,2020年。() 机器学习