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通过实验获得的流体数据通常是稀疏或不完整的,如何利用不完美的流场数据提取流场的高分辨率数据或特征信息在实验流体力学领域是一项重要难题,对高精度数据获取有重要意义。传统途径多采用直接求解NS方程的方法,利用数据同化,嵌入稀疏流场数据进行求解或预测,此类传统方法需要大量的前期代码工作,且需要精细的网格划分辅以高精度的求解,灵活性较低。融合物理神经网络(Physics-Informed Neural N...

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