We establish stochastic functional integral representations for incompressible fluid flows occupying wall-bounded domains using the conditional law duality for a class of diffusion processes. These representations are used to derive a Monte-Carlo scheme based on the corresponding exact random vortex formulation. We implement several numerical experiments based on the Monte-Carlo method without appealing to the boundary layer flow computations, to demonstrate the methodology.


翻译:我们利用一类扩散过程的条件律对偶性,建立了占据有界壁面区域的不可压缩流体流动的随机泛函积分表示。这些表示被用于推导基于相应精确随机涡量公式的蒙特卡洛方案。我们基于蒙特卡洛方法实施了几项数值实验,无需借助边界层流动计算,以展示该方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
0+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
8+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
13+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
15+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
12+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
16+阅读 · 10月15日
相关资讯
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员