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Machine Learning for Fluid Mechanics
Veröffentlicht in Annual review of fluid mechanics
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Deep learning for universal linear embeddings of nonlinear dynamics
Veröffentlicht in Nature communications
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Applying machine learning to study fluid mechanics
Veröffentlicht in Acta mechanica Sinica
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Constrained sparse Galerkin regression
Veröffentlicht in Journal of fluid mechanics
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Enhancing computational fluid dynamics with machine learning
Veröffentlicht in Nature Computational Science
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Closed-Loop Turbulence Control: Progress and Challenges
Veröffentlicht in Applied mechanics reviews
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Chaos as an intermittently forced linear system
Veröffentlicht in Nature communications
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Modal Analysis of Fluid Flows: Applications and Outlook
Veröffentlicht in AIAA journal
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Data-driven discovery of Koopman eigenfunctions for control
Veröffentlicht in Machine learning: science and technology
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Sparse reduced-order modelling: sensor-based dynamics to full-state estimation
Veröffentlicht in Journal of fluid mechanics
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Challenges in dynamic mode decomposition
Veröffentlicht in Journal of the Royal Society interface
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Learning dominant physical processes with data-driven balance models
Veröffentlicht in Nature communications
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DeepGreen: deep learning of Green’s functions for nonlinear boundary value problems
Veröffentlicht in Scientific reports
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