ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · arXiv · 2026-10-20
Самообучаемое контекстное обучение операторов для оптимального перемешивания в несжимаемых течениях
Оригинальное название: Self-Supervised In-Context Operator Learning for Optimal Mixing in Incompressible Flows
Классическое оптимальное управление перемешиванием в несжимаемых течениях необходимо решать отдельно для каждого начального условия, что затратно. Авторы обучают оператор решения, который отображает начальные скалярные поля в оптимальные управления перемешиванием, с помощью самообучаемого метода без размеченных данных, на основе нейронного оператора на базе трансформера. Численные эксперименты в двух и трёх измерениях показывают обобщение на не встречавшиеся режимы, а обученные управления переносятся на независимые эйлеровы симуляции.