Физика > Вычислительная физика [представлена 17 сентября 2026 года] Название: Как смена модели распределения в суррогате Neural PDE? Вид PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Предварительная подготовка нейронного суррогата PDE может уменьшить количество новых данных CFD, необходимых при изменении геометрии или моделированной физики. Однако остается неясным, как различные компоненты перераспределения влияют на эти преимущества. Мы готовим суррогатную машину на 254 909 решений RANS из одной семьи фольги и совершенствуем ее в новой семье под двумя контрольными режимами: одна модель Spalart-Almaras (SA) и SA с дополнительной моделью перехода $N$. В размере 1 000 долл. США, предварительно подготовленная модель соответствует точности модели, подготовленной с нуля на 3,25 цента в час, как и много образцов для того же целевого показателя SA, но 2,58 доллара в день для цели переходного типа. На 5000 долл. США заказы меняются (1,56 долл. США, отбор проб более четко различимых фольги уменьшает погрешность в отношении обеих целей, но только для одного и того же целевого показателя SA прирост является увеличением по сравнению с наблюдаемым отклонением от графика " тянуть-драйв &qt; (3,3 долл. США по времени до 4,0 долл. Эти результаты свидетельствуют о том, что стоимость предварительной подготовки зависит совместно от бюджета целевых данных, охвата контрольных показателей и различий между источником и целью в моделированной физике. История представления: Sai Bhargav Pochinapeddi…
Как сменить форму предварительного обучения в нейронных суррогатах?
arXiv: 2609.20814v1 Annuate Type: кросс-бюллетень: Предварительная подготовка суррогатного нейрона может уменьшить количество новых данных CFD, необходимых при изменении геометрии или модели физики. Однако остается неясным, как различные компоненты перераспределения влияют на эти преимущества. Мы готовим суррогатную машину на 254 909 решений RANS из одной семьи фольги и совершенствуем ее в новой семье под двумя контрольными режимами: одна модель Spalart-Almaras (SA) и SA с дополнительной моделью перехода $N$. В размере 1 000 долл. США, предварительно подготовленная модель соответствует точности модели, подготовленной с нуля на 3,25 цента в час, как и много образцов для того же целевого показателя SA, но 2,58 доллара в день для цели переходного типа. На 5000 долл. США заказы меняются (1,56 долл. США, отбор проб более четко различимых фольги уменьшает погрешность в отношении обеих целей, но только для одного и того же целевого показателя SA прирост является увеличением по сравнению с наблюдаемым отклонением от графика " тянуть-драйв &qt; (3,3 долл. США по времени до 4,0 долл. Т