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A fully GPU-based workflow for building physics emulators of hypersonic flows
यह शोध पत्र एक पूर्णतः GPU-आधारित वर्कफ़्लो प्रस्तुत करता है जो डेटा उत्पन्न करने और रेसिड्यूअल-आधारित रिफाइनमेंट (residual-based refinement) करने के लिए डिफरेंशिएबल JAX-Fluids सॉल्वर का लाभ उठाता है, जिससे हाइपरसोनिक प्रवाहों के लिए भौतिकी-जागरूक न्यूरल एमुलेटर्स (physics-aware neural emulators) का निर्माण सक्षम होता है जो अपने प्रशिक्षण वितरण (training distribution) से परे भी उच्च निष्ठा और भौतिक निरंतरता बनाए रखते हैं।