採択課題 【詳細】
| jh190070-MDJ | 機械学習に基づく流体変数の未来予測と数学的背景 |
|---|---|
| 課題代表者 | 齊木吉隆(一橋大学) Yoshitaka Saiki (Hitotsubashi University) |
| 概要 | We construct a data-driven dynamical system model for a macroscopic variable of a high-dimensionally chaotic fluid flow by training its time-series data. We use a machine-learning approach, the reservoir computing for the construction of the model, and do not use the knowledge of a physical process of fluid dynamics in its procedure. |
| 関連Webページ | |
| 報告書等 | 研究紹介ポスター ／ 最終報告書 |
| 業績一覧 | (1) 学術論文 （査読あり） |
| 該当なし | |
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） | |
| 該当なし | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (5) 公開したライブラリなど | |
| 該当なし | |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） | |
| 該当なし |
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