Admin
Администратор
Исследователь из Манчестерского университета разработал подход, который позволяет ускорить моделирование сложных потоков жидкостей и газов.
Метод использует машинное обучение для точного определения моментов, когда течение теряет устойчивость и переходит в хаотический режим.
Дэвид Сильвестер предложил способ, который сочетает машинное обучение с физическими уравнениями гидродинамики. Это позволяет моделировать сложные потоки, такие как движение крови в сердце или образование вихрей, с высокой точностью и скоростью. Традиционные методы требуют значительных вычислительных ресурсов, особенно в точках бифуркации, где течение резко меняет характер. Новый подход позволяет быстро находить такие переходы, что важно для инженерии, медицины и прогнозирования экстремальных явлений, таких как торнадо и цунами.
