Området fluidmekanik utvecklas snabbt, drivs av oöverträffade volymer av data från experiment, fältmätningar och storskaliga simuleringar på flera spatiotemporala skalor. Maskininlärning ger oss en mängd tekniker för att extrahera information från data som kan översättas till kunskap om den underliggande flytande mekanik. Dessutom kan maskininlärningsalgoritmer öka domänkunskapen och automatisera uppgifter relaterade till flödeskontroll och optimering. Denna artikel presenterar en översikt över tidigare historia, aktuella utvecklingar, och framväxande möjligheter maskininlärning för fluid mekanik. Vi beskriver grundläggande maskininlärningsmetoder och diskuterar deras användning för att förstå, modellera, optimera och kontrollera vätskeflöden. Dessa metoders styrkor och begränsningar tas upp ur ett vetenskapligt perspektiv som kopplar data till modellering, experiment och simuleringar. Maskininlärning ger en kraftfull informationsbearbetning ram som kan öka, och eventuellt även omvandla, aktuella linjer av fluid mekanik forskning och industriella tillämpningar.
För en genomgång av maskininlärning tillämpas på fluid mekanik hänvisar vi läsaren till REF.
Machine Learning for Fluid Mechanics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Mathematics']}