Nature Machine Intelligence· Jingdi Wan·2026-10-20 08:00· 13 小时前AI 评分34

TrajectoryFlowNet 同时预测粒子轨迹与流场的物理感知学习模型

Lagrangian–Eulerian learning of flow field and trajectories with TrajectoryFlowNet

AI 导读

Wan 等人提出 TrajectoryFlowNet，一种物理感知学习模型，能基于极少的轨迹测量数据同时预测长距离粒子路径和流场，已在模拟和血液流动实验中验证。该模型结合了拉格朗日和欧拉方法，适用于流体力学和生物流体研究。其方法为流场建模提供了新的数据效率解决方案。