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publications

Stable reproducibility of turbulence dynamics by machine learning

Published in Phys. Rev. Fluids, 2024

Keywords: Turbulence, Turbulence modeling, Machine learning, shell model, Reservoir computing

Recommended citation: S. Matsumoto, M. Inubushi & S. Goto, Phys. Rev. Fluids, 9 (10), 104601 (2024).

talks

Flow Visualization Using Birefringence of Hyperswollen Lamellar Phase

Published: September 27, 2022

OLC2021 SWS2022 website

Reduced-order model of large-scale structures in turbulence in a periodic cube

Published: June 25, 2024

Extensive parameter survey for verifying feasibility of turbulence model by machine learning

Published: August 25, 2024

ICTAM2024 website

talks_ja

乱流混合層における秩序構造の維持機構の解明に向けた直接数値シミュレーション

Published: March 16, 2021

リザバーコンピューティングを用いた３次元周期箱乱流のモデル化

Published: March 16, 2022

超膨潤ラメラ相の複屈折を利用した流れの可視化

Published: September 15, 2022

リカレントニューラルネットワークを用いた乱流モデリング

Published: December 15, 2022

機械学習を用いた乱流モデルの実現可能性

Published: September 22, 2023

機械学習を用いた3次元周期箱乱流の低次元モデリング

Published: December 06, 2023

DD2023 Kagurazaka website

機械学習を用いた乱流モデルの安定性

Published: September 16, 2024

日本物理学会第79回年次大会 website

データ駆動型クロージャモデリング

Published: September 25, 2024

日本流体力学会年会2024 website

データ駆動型乱流モデルの安定性

Published: December 11, 2024

第38回数値流体力学シンポジウム website