Turbulence generation and data assimilation in wall-bounded flows with a latent diffusion model
이 논문은 잠재 확산 모델과 베이지안 조건부 샘플링을 결합하여 벽면 경계 난류의 4 차원 시공간 데이터를 압축하고 실시간 데이터 동화를 수행하는 새로운 확률적 프레임워크를 제안하며, 높은 압축률과 물리적 정확성을 달성하는 동시에 과도한 조건부 제어로 인한 샘플 다양성 손실이라는 트레이드오프를 규명합니다.