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Mécanique des fluides pilotée par les données : combiner les premiers principes et l'apprentissage automatique par

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Caractéristiques de l'objet

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ISBN-13: 9781108842143

Book Title: Data-Driven Fluid Mechanics

ISBN: 9781108842143

Subject Area: Science

Publication Name: Data-Driven Fluid Mechanics : Combining First Principles and Machine Learning

Publisher: Cambridge University Press

Item Length: 9.9 in

Subject: Mechanics / Fluids

Publication Year: 2023

Type: Textbook

Format: Hardcover

Language: English

Item Height: 1 in

Author: Bernd R. Noack

Item Width: 6.9 in

Number of Pages: 468 Pages

À propos de ce produit

Product Information

Data-driven methods have become an essential part of the methodological portfolio of fluid dynamicists, motivating students and practitioners to gather practical knowledge from a diverse range of disciplines. These fields include computer science, statistics, optimization, signal processing, pattern recognition, nonlinear dynamics, and control. Fluid mechanics is historically a big data field and offers a fertile ground for developing and applying data-driven methods, while also providing valuable shortcuts, constraints, and interpretations based on its powerful connections to basic physics. Thus, hybrid approaches that leverage both methods based on data as well as fundamental principles are the focus of active and exciting research. Originating from a one-week lecture series course by the von Karman Institute for Fluid Dynamics, this book presents an overview and a pedagogical treatment of some of the data-driven and machine learning tools that are leading research advancements in model-order reduction, system identification, flow control, and data-driven turbulence closures.

Product Identifiers

Publisher

Cambridge University Press

ISBN-10

1108842143

ISBN-13

9781108842143

eBay Product ID (ePID)

3057253792

Product Key Features

Number of Pages

468 Pages

Language

English

Publication Name

Data-Driven Fluid Mechanics : Combining First Principles and Machine Learning

Publication Year

2023

Subject

Mechanics / Fluids

Type

Textbook

Subject Area

Science

Author

Bernd R. Noack

Format

Hardcover

Dimensions

Item Height

1 in

Item Length

9.9 in

Item Width

6.9 in

Additional Product Features

Intended Audience

College Audience

LCCN

2022-055206

Dewey Edition

Illustrated

Yes

Dewey Decimal

532.05015194

Lc Classification Number

Ta357.5.D37

Table of Content

Part I. Motivation: 1. Analysis, modeling and control of the cylinder wake B. R. Noack, A. Ehlert, C. N. Nayeri and M. Morzynski; 2. Coherent structures in turbulence: a data science perspective J. Jiménez; 3. Machine learning in fluids: pairing methods with problems S. Brunton; Part II. Methods from Signal Processing: 4. Continuous and discrete LTI systems M. A. Mendez; 5. Time-frequency analysis and wavelets S. Discetti; Part III. Data-Driven Decompositions: 6. The proper orthogonal decomposition S. Dawson; 7. The dynamic mode decomposition: from Koopman theory to applications P. J. Schmid; 8. Generalized and multiscale modal analysis M. A. Mendez; 9. Good practice and applications of data-driven modal analysis A. Ianiro; Part IV. Dynamical Systems: 10. Linear dynamical systems and control S. Dawson; 11. Nonlinear dynamical systems S. Brunton; 12. Methods for system identification S. Brunton; 13. Modern tools for the stability analysis of fluid flows P. J. Schmid; Part V. Applications: 14. Machine learning for reduced-order modeling B. R. Noack, D. Fernex and R. Semaan; 15. Advancing reacting flow simulations with data-driven models K. Zdybal, G. D'Alessio, G. Aversano, M. R. Malik, A. Coussement, J. C. Sutherland and A. Parente; 16. Reduced-order modeling for aerodynamic applications and multidisciplinary design optimization S. Görtz, P. Bekemeyer, M. Abu-Zurayk, T. Franz and M. Ripepi; 17. Machine learning for turbulence control B. R. Noack, G. Y. Cornejo Maceda, F. Lusseyran; 18. Deep reinforcement learning applied to active flow control J. Rabault and A. Kuhnle; Part VI. Perspectives: 19. The Computer as scientist J. Jiménez; References.

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