A deep reinforcement learning framework for dynamic optimization of numerical schemes for compressible flow simulations

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标题	A deep reinforcement learning framework for dynamic optimization of numerical schemes for compressible flow simulations 可压缩流动模拟数值格式动态优化的深度强化学习框架相关领域计算机科学强化学习消散流量（数学）截断（统计）压缩性比例（比率）计算机模拟应用数学数学优化统计物理学算法机械模拟人工智能数学物理机器学习量子力学热力学
网址	https://doi.org/10.1016/j.jcp.2023.112436
DOI	10.1016/j.jcp.2023.112436 doi
其它	期刊：Journal of Computational Physics 作者：Yiqi Feng; Felix S. Schranner; Josef Winter; Nikolaus A. Adams 出版日期：2023-11-01
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