【摘 要】
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The emerging push of the differentiable programming paradigm in scientific computing is conducive to training deep learning turbulence models using indirect observations.This paper demonstrates the viability of this approach and presents an end-to-end dif
【机 构】
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KevinT.CroftonDepartmentofAerospaceandOceanEngineering
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The emerging push of the differentiable programming paradigm in scientific computing is conducive to training deep learning turbulence models using indirect observations.This paper demonstrates the viability of this approach and presents an end-to-end dif
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