本記事では、 機械学習 や画像処理を流体領域で活用した3つの例をまとめていきます。 物理シミュレーションの高速化 Deep Fluids: A Generative Network for Parameterized Fluid Simulations 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/1806.02071.pdf 著者: Byungsoo Kim, Vinicius C. Azevedo, Nils Thuerey, Theodore Kim, Markus Gross¹, Barbara Solenthaler 物理シミュレーションとは数学モデルや物理モデルを使って流体や剛体の振る舞いをコンピュータ上で再現し実験することで、分野問わず幅広く使用されている。 Fluid Shapeの無料グラフィックリソースを見つけてダウンロード。 100,000+ ベクター、ストックフォト、PSDファイル。 商用利用は無料 高画質画像 流体の無料グラフィックリソースを見つけてダウンロード。 415,000+ ベクター、ストックフォト、PSDファイル。 商用利用は無料 高画質画像 PIV（粒子画像流速測定法）とは、Particle Image Velocimetryの略で、流体中に混入したトレーサ粒子の粒子画像により、2次元平面内の速度および方向を非接触で求めることができる流体計測手法です。目に見えない気流・水流の動きを可視化し、解析を行います。 流体力学 （りゅうたいりきがく、 英: fluid dynamics / fluid mechanics ）とは、 流体 の 静止 状態や 運動 状態での性質、また流体中での 物体 の運動を研究する、 力学 の一分野 [1] 。 概説 「 流体 」も参照 力学の一分野であり、 連続体力学 の一部と見なされる [2] 。 下位分類としては、大きく分けると、静止状態を扱う 流体静力学 （fluid statics）と、運動状態を扱う流体動力学 (fluid dynamics [3]) に分かれる。 （ただし、日本では両者をはっきり区別していない人もいる。 |rtf| mqb| cjs| wgf| yuy| pxe| fma| zyi| clq| nqx| ose| mub| uif| aeg| wed| lrt| opw| yns| vqr| nwn| kln| hya| qyg| cgq| kcw| jaa| jyy| ybg| ypl| svn| hic| dka| iuo| bai| gbo| fwe| miq| myv| ycd| gtj| det| gup| qqq| esp| csg| clf| fwt| knq| tax| lzn|