拡散モデルを用いた乱流流の補間

本論文は、疎なスナップショット間の乱流流動ダイナミクスを再構築するために、Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) の使用を検討しています。これは、多くの科学および工学分野で不可欠な、計算コストの高い乱流流シミュレーションの潜在的な代替モデルを提供する可能性があるため、重要です。統計的精度への焦点と、乱流運動エネルギーのスペクトルや乱流構造の経時的減衰などの指標を通じた生成された流れのシーケンスの分析は、この方法の有効性を検証するための厳密なアプローチを示しています。

• •条件付きDDPMを適用して、乱流流場の疎なスナップショット間の時空間流シーケンスを補間する。
• •2Dコルモゴロフフローと3Dケルビン・ヘルムホルツ不安定性（KHI）で方法を評価する。
• •統計的乱流メトリクスを使用して、生成された流シーケンスを分析する。
• •非定常KHIにおける進化する流れの統計を捉えることに焦点を当てる。