基于物理学的机器学习用于两相移动界面和斯蒂芬问题

这篇文章可能讨论了将基于物理学的机器学习 (PIML) 应用于解决涉及移动界面的问题，例如在两相流或相变现象（斯蒂芬问题）中发现的问题。 使用 PIML 表明试图将物理定律和约束纳入机器学习模型，与纯粹的数据驱动方法相比，可能提高准确性和效率。 来源 ArXiv 表明这是一篇预印本或研究论文。