In this paper, we focus on the mathematical foundations of reduced order model (ROM) closures. First, we extend the verifiability concept from large eddy simulation to the ROM setting. Specifically, we call a ROM closure model verifiable if a small ROM closure model error (i.e., a small difference between the true ROM closure and the modeled ROM closure) implies a small ROM error. Second, we prove that a data-driven ROM closure (i.e., the data-driven variational multiscale ROM) is verifiable. Finally, we investigate the verifiability of the data-driven variational multiscale ROM in the numerical simulation of the one-dimensional Burgers equation and a two-dimensional flow past a circular cylinder at Reynolds numbers $Re=100$ and $Re=1000$.


翻译:在本文中,我们把重点放在减少订单模式关闭的数学基础上。首先,我们把核查概念从大型电子模拟扩大到ROM设置。具体地说,如果小型ROM关闭模式错误(即真正的ROM关闭与模型的ROM关闭之间有小的差别)意味着一个小的ROM错误,我们称之为可核实的ROM关闭模式。第二,我们证明数据驱动的ROM关闭(即数据驱动的多尺度变异ROM)是可核查的。最后,我们调查单维布尔格斯方程式数字模拟中数据驱动变异多尺度的ROM的可核查性,以及以Rynoldus $Re=100美元和$RE=1000美元通过圆圆柱流的二维流。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
32+阅读 · 2021年6月18日
吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版
专知会员服务
145+阅读 · 2019年10月27日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 8 月 22 日
科研圈
4+阅读 · 2019年9月1日
Science 一周论文导读 | 2019 年 4 月 12 日
科研圈
15+阅读 · 2019年4月21日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月6日
Arxiv
32+阅读 · 2021年3月8日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 8 月 22 日
科研圈
4+阅读 · 2019年9月1日
Science 一周论文导读 | 2019 年 4 月 12 日
科研圈
15+阅读 · 2019年4月21日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员