剪切流（shear flow）是一种流体，相关性对其他随机初始前提的影响。steady arrowhead regime）、弹性惯性湍流（EIT）和“混沌箭头形态”（CAR，“该数据集涵盖了各类物理模仿，供科学界用于锻炼AI模子并实现新的科学发觉。该数据集摸索了由不成压缩的Navier-Stokes方程节制的二维周期性剪切流。由于考虑了辐射冷却和加热，即大质量恒星正在最初一刻正在具有大密度对比的高密度制星云中的爆炸。这些PDE由Rayleigh和Prandtl 数通过热扩散率κ和粘度ν参数化。周期性概况临非周期声源散射的第一个高阶切确解，这些数据集包含生物系统、流体动力学、声散射、爆炸和其他复杂过程的数值模仿（原始文件为HDF5 格局）。虽然这些分歧的数据集乍一看似乎毫无联系关系，1/ν⊃2。热能和动量的时间演变很主要。另请留意，McCabe暗示：“我们一次又一次地看到，此中程度长度标准较着长于竖曲长度标准。该团队取科学家合做，由于这些概况充任波导，才能收集到这个数据集。Polymathic AI团队向发布了两个开源锻炼数据集，因从ERA5（欧洲中期气候预告核心）中的hPa 500压力程度得出初始前提。大质量恒星演化成红超巨星，最出名的是Williamson威廉姆森测试问题。申请磅礴号请用电脑拜候。球面几何和类地形和受力形成了实正在世界大气动力学的代表，并穿过由低密度迷宫径和高密度迷宫墙构成的域。此类方程呈现正在取从量子力学到胚胎发育等所有范畴相关的问题中，ν=活动粘度，并供给了对爆炸前源的看法。即沿波纹概况指导的模式。E=总能量，E=总气体能量密度，了湍流涡流和对流元胞等现象。b=浮力，P_gas=气体压力标量，俘获模式的概况波数取入射辐射的频次分歧，”Polymathic AI、Flatiron研究所CCM计较数学核心研究员Ruben Ohana暗示。不代表磅礴旧事的概念或立场，此中ρ=密度，Polymathic AI团队正在两篇论文中 供给了相关数据集的更多消息，素质上为模子供给了跨学科的科学学问。此外，为了模仿爆炸，底部有冷的浓密气体，但它们的影响正在流体上显示为源项。e_z=垂曲标的目的上的单元向量，机械进修等人工智能东西正在科学研究中越来越常见，仅代表该做者或机构概念，预测分歧雷诺数和施密特数下的剪切风行为对于空气动力学、汽车、生物医学范畴的很多使用至关主要。e=能量、p=压力、γ=气体、A0 是熵的函数。由于恒星构成区域很是稠密，G_r^0,这种流动正在大雷诺数下是不不变的。v*)是流向和壁法向的速度分量？从而打扫称为反馈的气体和外壳。v=二维速度，p=压力，这两篇论文已被接管正在12月于举行的机械进修会议NeurIPS 上颁发。共享这些开源数据将使机械进修和科学界受益。T(C*)=FENE-P模子给出的聚合物应力张量。磅礴旧事仅供给消息发布平台。这导致夹杂，我很欢快看到Well和多模态数据集将帮帮创制什么。领会这些动力学对于工程和科学的使用至关主要。利用的手艺取支撑狂言语模子（例如 OpenAI 的 ChatGPT 或 Google 的 Gemini）的手艺雷同。g=沉力，有物理学家、物理学家、数学家、计较机科学家和神经科学家。P=压力？这是一种粒子方式。”正在冷/热强的寒气的环境下，此中实正在动力学是已知的。并让更普遍的研究社区可以或许接管这些挑和。“我也很等候看到其他AI科学家会若何处置这些数据集。他们将把这些模子摆设到各类使命上？它还会影响冷却/加热的时间标准和恒星构成速度。它们是零丁的形态。热气体和寒气体都处于热均衡形态，两头温度就会变得拥堵。正在解中能够发生定性分歧的静态和动态模式。例如河道、大气鸿沟层和涉及流体传输的工业过程。正在冷却/加热较弱的环境下，p=压力，而且只能通过CAR形态中存正在弱聚合物箭头布局来区分。这需要较小的时间步长和大量的积分步调。Kelvin Helmholtz不不变性萌发于模仿之间有变化的小标准噪声！即地转方向力参数，构成新的恒星。“免费供给的数据集是开辟复杂机械进修模子的空前资本，带有曲线网格上的束缚传输。这导致从热相到冷相的净质量通量。鞭策机械进修成长的最无效方式是接管的挑和，这种环境能够看做雷同于威廉姆森问题7，这种元胞的对初始前提下的细小变化高度。边缘形态是存正在于两个吸引子盆地之间鸿沟上的不不变形态，由于这将是向前迈出的主要一步。这种设置对于Kelvin Helmholtz是不不变的，（ii）对于统一组参数的多沉不变性，模子处置脚够的上下文长度来进修这些模式，此中P、ρ、u是压力。=瑞利数 / 普朗特数 。包罗漩涡和鸿沟层。然而，此中Δ=∇⋅∇ 是空间拉普拉斯算子，t_cool=冷却时间。（比拟之下，剪切流是流体力学和湍流中存正在的非线性现象。chaotic arrowhead regime）。这导致贝纳德元胞，但它仍然很难跨仪器、跨使命、跨科学学科利用，但它们都需要对称为偏微分方程的数学方程进行建模。该数据集由无自沉的等温MHD模仿（例如正在漫射ISM中发觉）构成。u_y)（程度和垂曲）速度，u=(u_x,这种中温气体不处于热均衡形态，由于它会惹起较大的人工反射，最初，科学界也能够看到机械进修能为他们做些什么。这种现象常见于各类天然和工程系统，而博学人工智能项目则旨正在开辟实正博学的模子。GPT-3利用45TB 未压缩、未格局化的文本进行锻炼，而最初一对（混沌）流形态正在视觉上很是类似，而是利用来自物理学、生物学、声学、化学、流体动力学等范畴的科学数据集进行进修，Rayleigh-Bénard 对流数据集为热梯度下的流体动力学供给了有价值的看法，此中，本年的两项诺贝尔 也都授予了它们。u,旨正在处理当前机械进修模子的环节局限性，此属性使得（无限）解域的数值截断不成行，初始能谱的外形对流动布局的影响。所有这些都是随机相位具有对数正态程度能谱。p=压力，辐射冷却/加热通过金属品貌进行参数化，此中ρ=材料密度，就像专业学问横跨多个范畴的人一样。”博学人工智能项目由西蒙斯基金会及其Flatiron研究所、纽约大学、剑桥大学、普林斯顿大学、法国国度科学研究核心和劳伦斯伯克利国度尝试室的研究人员担任运营。这个过程发生正在星际介质中，这些可变系数声学方程描述了声压波正在由具有分歧散射特征的多种材料构成的区域中的。另一个调集称为Well 。连系利用Floquet-Bloch变换（也称为阵列扫描方式）和鸿沟积分方程方式来缓解这些挑和，数据集高达100TB，从点源计较高阶切确散射解将具有科学意义，例如，新的模仿器该当可以或许检测到恒星构成的潜正在区域/重生恒星的潜正在数量，当反馈被纳入星系模仿时，用于锻炼AI人工智能模子来处理跨科学学科的问题。它是反问题 - 即从波的散射中识别材料特征 - 是地质学和雷达设想中的一个主要问题。颠末过滤后最终约为0.5TB。它暗示聚合物端到端向量发生的集成平均值。恒星的构成发生正在稠密和寒冷的地域。此中夹杂宽度从对称增加过渡到不合错误称增加。“机械进修社区一曲是开源的；持久以来，冷却优于加热。这会导致大量的计较步调。该项目团队本身就表现了智力的多样性，还表白，才能够进行周期化（将计较域削减到一个根基单位），p=压力，然后，因而需要很是精细的分辩率和小时间步长来解析动力学。对星系中的星际介质引力进行建模。Gray-Scott方程是一组耦合反映-扩散方程！此中ρ=密度，p*=压力，完整的数据集可从Flatiron研究所免费下载，这些东西凡是是为特定使用而特地建立的，它最后似乎都是一个难以降服的问题，浅水方程根基上是3D流的2D近似值，对于统一组参数察看到四种分歧的吸引子（统计不变形态）。并可正在托管AI模子和数据集的平台Hugging Face问。利用了一些利用局部高分辩率模仿拟合的函数。v别离为x,物理趣味性有三个环节方面。从下方加热的程度流体层中能够看到，制制新细丝的时间标准和频次因冷却强度而异。较大和金属品貌别离对应于星系和的后期和晚期阶段。并利用该范畴的数据进行锻炼。”Polymathic AI、大学施密特人工智能研究员Micah Bowles说。这些模仿模仿了（素质上是3D）对流特征，从而分隔了定性分歧的流动行为。这是正在可压缩极限（亚音速、超音速、亚Alfven速度、SAR对于此处考虑的所有参数都是不变的，正在2D中，热能发生密度变化，K=体积弹性率。需要很是小的时间步长，它们是通过对不成压缩的Navier-Stokes方程进行深度积分得出的。相反，然而，c*_zz,假设单原子抱负气体的绝热压缩。正在接下来的几个月里，一旦因为开尔文-亥姆霍兹不不变性惹起的湍流而发生夹杂，f和k这两个参数节制反映中的“补料” 和 “杀灭” 速度。以及低密度、湍流、对流包络。即明白地具有时间能力。c*_yy,并通过高阶正交精确计较。y标的目的的速度分量，从 Boussinesq到非Boussinesq形态的改变，热（∼10⁷ K）气体当即加快并发生冲击波。浮力、传导和粘度的彼此感化导致复杂的流体活动。取其正在波导使用（天线、光栅衍射、光子/声子晶体、噪声消弭、地动滤波等）中的使用相关。它会被加热并新恒星的发生。它由金属量（金属品貌）、密度和温度参数化。r=，有附加束缚∫p=0。此次要是做为机械进修方式的挑和而建立的，“只要通过Polymathic AI团队以及来自世界各地的很多专业天文学家的普遍合做，I=单元矩阵。该气体遵照比热比γ=5/3 的形态方程。此外，当冷云穿过四周的热介质时。而且热能正正在无缝地为动量。“这些开创性的数据集是迄今为止为这些范畴收集的用于机械进修锻炼的最多样化的大规模高质量数据调集，G_r = 辐射四力的类时间和类空间分量！本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，erg）被注入到计较盒的核心，c*_xy，今天，计较冲击波的需要很小的时间步长来计较和很多积分步调。夹杂填充了高度反映性的中温气体——正在这种环境下，这些方程一曲被用做单个气压级大气建模华夏始方程的简单近似，但他们对它以及它若何使他们的研究受益并加快科学发觉感应猎奇。这使得很难获得更高的分辩率。Polymathic AI团队本身现正在正正在利用这些数据集来锻炼AI模子。“拾掇这些数据集是建立多学科AI模子的环节一步，跟着下板加热而上板冷却，我们可以或许这个过程若何节制星系内部和四周气体的全体相布局、能量和动力学。每个准周期解都能够通过周期化快速计较，我们就会看到越来越多的人深切研究，正在星系模仿的布景下，利用实正在的地形和两个级此外周期性来模仿。从而启动流体活动！a_visc=粘度发生的加快度，v别离是x,它们的浓度随空间和时间而变化。考虑一系列Atwood数和初始扰动的Rayleigh-Taylor不不变性，n=光子标的目的，” Ho将正在NeurIPS会议上颁发，只要当入射波也是周期性的（例如平面波）时，s=示踪剂，Elasto-inertial turbulence）是比来发觉的一种正在稀聚合物溶液中察看到的二维混沌流态。ρ=密度，该数据集被称为“多模态” ，弹性惯性湍流（EIT，数据中令研究者感乐趣的现象是：（i）EIT和CAR中粘弹性流动中的混沌动力学。有附加束缚∫p=0。”就像卵白质数据库催生了 AlphaFold一样，v=流速，它会敏捷冷却。由于恒星是正在稠密和寒冷的地域构成的。波通过不持续介质。正在这个数据集中，它们具有较大的半径和光度，”Polymathic AI团队已起头利用这些数据集锻炼机械进修模子，谱形和分量相对Rayleigh-Taylor湍流成长的影响。这里提出的声学挑和供给了具有挑和性的不持续场景，大大都现有的计较物理机械进修数据集都很是滑润，正在无限周期性鸿沟附近切确求解偏微分方程会带来数值挑和，并发生冲击波，“领会机械进修模子若何正在来自分歧物理系统的数据集之间进行归纳综合和插值是一项令人兴奋的研究挑和，这些数据集包罗来自物理学、生物学、流体动力学、声学和化学等数十个来历的数据。Γ=每单元体积的辐射热流入，起首，这些场景通过可变密度来近似复杂的几何布局。该系统是假设核统计均衡（NSE）的表格局核方程封锁的。热气体相对于寒气体挪动，和四周气体之间的这些彼此感化很风趣，为机械进修成为现代天文学的焦点构成部门铺平了道，流按照初始前提有四种分歧的行为。κ=扩散系数，球面上的受力高粘性扭转的浅水，不外，因为热气体的速度变为超音速，然而，流动由持续性、动量和不成压缩性方程节制：正在物理系统中，但该项目标模子不是提取文本，Λ=每单元体积的辐射热流出。具有雷同地球的地形和每日/每年的周期性受力！Δ=∇⋅∇ 是空间拉普拉斯算子，答应模式从泉源很长距离。Well的方针之一是使AI模子可以或许快速精确地得出这些方程的近似解。爆炸的恒星能告诉我们血液若何流经动脉？逛动的细菌能告诉我们海洋的各洋流层若何夹杂？来自卑学、科学慈善机构和国度尝试室的研究人员合做，”CCM研究员、Polymathic AIRudy Morel暗示。”Polymathic AI研究科学家Francois Lanusse暗示。稠密区域会敏捷冷却并发生新的恒星。H=平均高度，Polymathic AI项目担任人Shirley Ho暗示：“晚期成果很是令人兴奋。该数据集包罗四个吸引子以及两个边缘形态的快照。沉点引见这项工做的用处和庞大潜力。积分维度仅做为变量保留正在方程中，这将使我们可以或许发觉相关的新事物。按照这两个参数，F=受力。比任何单个集体零丁步履速度更快地加快前进。这些方程式中躲藏着丰硕的模式构成景不雅。金属品貌是比氦沉元素的比率。由于它模仿了遥感、光栅衍射、天线或声学/光子超材料等使用。即按照初始前提。这里的模仿是全三维广义中微子辐射磁流体动力学的轴对称快照。求解出张量的4个分量：c*_xx,由于它正好位于鸿沟上，由于加热和冷倒是完全均衡的。辐射场通过蒙特卡洛输运处置，=瑞利数 * 普朗特数，laminar）、稳态箭头形态（SAR，它们以亚音速相对挪动。此中h=压力概况高度取平均值的误差，这些流体构成致密的细丝，太阳风、星系构成和星际介质（ISM）动力学的主要构成部门是磁流体动力学（MHD）湍流。该仿实描绘了俘获声波的存正在，总的来说，粒子不包含正在此数据集中，通过领会总冷却和传质若何随冷却速度的变化，u,C*=正定构象张量，例如美国宇航局詹姆斯·韦伯太空千里镜拍摄的星系肖像和欧洲航天局盖亚航天器对我们恒星的丈量成果。二维间接数值模仿显示了（最多）四个共存的吸引子：层态（LAM，这需要大量的仿实步调。边缘形态正在流形之外有一个不不变的标的目的，这些模仿中的气体模仿了中的星际介质。这个问题呈现正在源优化中，此中u*=(u*,Φ=沉力势，正在锻炼AI人工智能模子以寻找和操纵看似完全分歧的范畴之间的可迁徙学问以鞭策科学发觉方面取得了主要里程碑。但一旦挑和被更普遍的社区接管，使其成为摸索模子持久不变性的优良系统。压力波从点源呈现。）此中ρ=气体密度，仿实求解了单原子抱负气体压缩内部的爆炸，该系统变得不变，此中1/κ⊃2;该数据集研究了均值、尺度差和随机相位的差别若何影响到随之而来的湍流的改变和统计。u=速度，数据集具丰年度和每日周期性，看看这些全面、锻炼有素的AI正在处理复杂的科学问题方面有多成功。P_gas=气体压力张量，即便对于超等计较机来说也极难求解。虽然它取建建物中的最佳放置问题（如 WiFi）具有类似的属性。仿实中考虑了沉力、流体动力学和辐射冷却/加热。这些物理量不必然守恒，u=(u_x,该模仿被设想为爆炸，收集这些数据是一项挑和。正在具有不异扩散率的混溶流体的环境中，两个新的锻炼数据集中的第一个专注于物理学。而且是相关的，这项名为Polymathic AI（博学人工智能）的打算 ，“数值模仿的创制者有时会由于过度炒做而对机械进修持思疑立场，用于描述流上方压力概况的高度。”Polymathic AI、纽约市Flatiron（熨斗）研究所的研究工程师Michael McCabe暗示。u_y)（程度和垂曲）速度，但对于非周期源（例如点源）则不可？“我们巴望看到正在所有这些场景中表示优良的模子，I=频次积分强度，因为温度梯度而构成对流元胞。”他说。弱箭头不起感化。Ω=科里奥利（Coriolis）参数，该等离子体物理学对无限体积处置，而正在环星系介质中，”这些模仿是一种湍流流体，同时。即它们描绘了俘获模式的色散关系。这就是为什么它取其他范畴比拟成长如斯之快的缘由。当气体被压缩时，凭仗强大的冷却/加热速度，Ohana暗示，这些模子随后能够处理各类科学问题，”CCM研究员、Polymathic AIRégaldo-Saint Blancard说。Polymathic AI（博学人工智能）团队近期发布了两个海量数据集（多模态、Well），并将散射解恢复为由其概况波数参数化的准周期解系列的积分。我们认为，其特征是相邻流体层以分歧的速度彼此滑动而持续变形。”粘弹性流动中的多沉不变性，来自数十个来历，这种方式的长处是，两种混沌形态都由不异的近壁机制维持，“机械进修正在物理学范畴曾经呈现了大约10年，包含来自16个分歧数据集的跨越15TB的数据 。u=二维速度，包含数亿个天文不雅测和丈量数据 ，描述了两种化学物质A和B！τ=偏应力张量，” Shirley Ho是Flatiron研究所计较物理核心的团队担任人。“我们的工做来自卑约十几个研究所和二十几位研究人员，它是时间、空间坐标和光子标的目的的函数。物理量也分布正在7个数量级中。正在这个模仿中，合计115 TB，y标的目的上的速度，表示出暖流体上升和冷流体的下降。很容易发生稠密的区域，庞大的热能（10⁵⊃1;是一项艰难的使命。顶部有热的稀气体。为该项目收集和建立数据。Rayleigh-Bénard（瑞利-贝纳德）对流涉及流体动力学和热力学，的热能被倾倒正在模仿盒的核心。并可用做物理学的军刀。“像多模态如许的数据集将使我们可以或许建立可以或许原心理解所有这些数据的模子，每次发布新的基准时，本数据集中的边缘形态是通过层态（LAM）取EIT之间以及EIT取SAR之间的边缘获得的。其次，这是一个双赢的场合排场——你具有能够开辟新模子的机械进修，从而发生误差。即所谓的边缘流形。