Predicting Wind Loads on Container Ships in Harbor Environments through Multi-Fidelity Modeling
本文提出了一种基于递归共克里金(recursive co-kriging)的多保真度代理模型框架,通过融合经验公式、简化模型与高精度CFD模拟,实现了对现代集装箱船在港口环境下风载荷系数的高效且准确预测。
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计算物理学是连接抽象理论与现实世界的桥梁,它利用强大的计算机模拟来探索从微观粒子到浩瀚宇宙的复杂规律。在这里,我们不再仅仅依赖纸笔推导,而是通过数字实验揭示物质深处那些难以直接观测的奥秘,让深奥的公式在代码中焕发新生。
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以下为您精选的近期计算物理学领域最新论文,涵盖了从量子模拟到流体力学的多样探索。
本文提出了一种基于递归共克里金(recursive co-kriging)的多保真度代理模型框架,通过融合经验公式、简化模型与高精度CFD模拟,实现了对现代集装箱船在港口环境下风载荷系数的高效且准确预测。
本文提出了一种名为 PHIN-GAN 的物理信息生成对抗网络,通过引入解析概率密度函数来约束学习过程,实现了在保持 GEANT4 高保真度的同时,大幅提升粒子与物质相互作用模拟效率的无损生成模型。
本文通过对比统一气动动力学方案(UGKS)与气动动力学方案(GKS)在低雷诺数粘性激波管中的模拟结果,揭示了在连续流机制下,高马赫数与低雷诺数耦合会导致激波与边界层相互作用区域出现显著的非平衡态效应,从而强调了在处理此类多尺度流动时采用多尺度数值方法的必要性。
本文提出并验证了两种改进的结构因子扭转平均(sfTA)变体——配对 sfTA 和结合 sfTA,通过优化扭转角的选择算法,使低维双层材料的结合能计算结果更接近扭转平均(TA)精度。
本文提出了一种名为 的开源物理信息神经网络架构,通过将算子学习与增强的优化稳定性相结合,实现了对参数依赖谱问题的快速、高精度建模,并在克尔黑洞准正规模式的计算中展现了极高的精度与泛化能力。
本文研究了在两相流亚网格界面面积密度预测中,引入基于分形几何先验的物理约束如何通过增强归纳偏置来提高模型精度,并指出这种物理启发式学习的效果取决于其偏置与当前物理流态(如波纹态与破碎态)的匹配程度。
本文提出了一种名为同步分子动力学(SMD)的多尺度计算方法,通过将局部分子动力学模拟与宏观润滑理论相结合,实现了无需预设本构关系即可高效模拟复杂流体在薄层流动中的微观动力学与宏观输运特性。
本文通过将纳维-斯托克斯方程与牛顿-欧拉方程耦合,提出了一种基于直接力浸入边界法(DF-IBM)的流固耦合算法,并利用固定松弛技术和改进的PISO策略解决了强耦合下的稳定性与效率问题,实现了对流致自由运动物体的稳健模拟。
本文提出了一种基于矩阵乘积态(MPS/TT)采样启发式的梯度无关量子最优控制方法,通过在离散控制参数空间中构建并迭代优化得分函数,实现了在多种量子任务中高效且稳定的控制序列搜索。
本文提出了一种通过参数化边界注入规则来研究受限无碰撞系统稳态的新技术,证明了除标准通量加权麦克斯韦分布外,其他边界条件均会导致系统达到非热力学平衡的非平凡稳态。