AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · भौतिकी · arXiv · 2026-10-20

असंपीड्य प्रवाहों में इष्टतम मिश्रण के लिए स्व-पर्यवेक्षित इन-कॉन्टेक्स्ट ऑपरेटर लर्निंग

मूल शीर्षक: Self-Supervised In-Context Operator Learning for Optimal Mixing in Incompressible Flows

असंपीड्य प्रवाहों में मिश्रण के लिए पारंपरिक इष्टतम नियंत्रण को प्रत्येक प्रारंभिक स्थिति के लिए अलग-अलग हल करना पड़ता है, जो महँगा है। लेखक वह समाधान ऑपरेटर सीखते हैं जो प्रारंभिक अदिश क्षेत्रों को इष्टतम मिश्रण नियंत्रणों से जोड़ता है, इसके लिए वे ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित न्यूरल ऑपरेटर पर बनी, बिना लेबल वाले डेटा की आवश्यकता से मुक्त, स्व-पर्यवेक्षित विधि का उपयोग करते हैं। दो और तीन आयामों में संख्यात्मक प्रयोग अनदेखे व्यवस्थाओं में सामान्यीकरण दिखाते हैं, और सीखे गए नियंत्रण स्वतंत्र यूलेरियन सिमुलेशनों में भी स्थानांतरित हो जाते हैं।

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