• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Application of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Inverse Advection-Diffusion Problem to Localize Pollution Sources
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
30 октября 2026 г.
«Объект наших исследований - суперкомпьютер»
Феликс Смирнов занимается суперкомпьютерными технологиями, чтобы помогать другим ученым в их работе. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о настройке коммуникаций между узлами, своем увлечении кинематографом и о старых вывесках на Хитровке.
29 октября 2026 г.
Как прогнозировать будущее науки и технологий
Лаборатория исследований науки и технологий, действующая в структуре Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, изучает текущее состояние научных исследований и разработок, анализирует тренды и их динамику, что позволяет понимать масштаб вызовов, связанных с применением новейших технологий, определять приоритеты будущих работ, формировать научную и промышленную политику. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующей лабораторией Лилианой Проскуряковой и директором Форсайт-центра ИСИЭЗ Александром Соколовым.
29 октября 2026 г.
Плоская модель местности скрыла от симулятора потерю связи между машинами
Исследователи МИЭМ ВШЭ показали, что популярные симуляторы связи между автомобилями заметно переоценивают ее надежность, потому что считают рельеф местности плоским. Если учесть рельеф, мосты и туннели, доля потерянных соединений на горном серпантине вырастает с 21 до 30%, у эстакады — с 20 до 33%, а в туннеле — с нуля до 80%.Результаты опубликованы в журнале Future Transportation.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Application of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Inverse Advection-Diffusion Problem to Localize Pollution Sources

P. 16–35.
Ivan Chuprov, Деркач Д. А., Dmitry Efremenko, Aleksei Kychkin
Язык: английский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Physics-informed neural networks

В книге

Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская конференция с международным участием, ПаВТ'2025. Короткие статьи и описания плакатов
Издательский центр ЮУрГУ, 2025.
Похожие публикации
Evolutionary Two-Stage Hyperparameter Optimization Strategies for Physics-Informed Neural Networks
Бузаев Ф. А., Ефременко Д. С., Бугаев Е. П. и др., , in: AI & PDE: ICLR 2026 Workshop on AI and Partial Differential Equations.: [б.и.], 2026.
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Application of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Inverse Advection-Diffusion Problem to Localize Pollution Sources
Деркач Д. А., Ефременко Д. С., Чупров И. А. и др., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2503.18849.
Добавлено: 25 марта 2025 г.
COMPLETE CHARACTERIZATION OF AXISYMMETRIC TURBULENT JET USING BACKGROUND ORIENTED SCHLIEREN AND PHYSICS-INFORMED NEURAL NETWORK
Ганичев А. А., Heat Transfer Research 2024 Vol. 56 No. 5 P. 17–35
Добавлено: 21 марта 2025 г.
Inferring Parameters and Reconstruction of Two-dimensional Turbulent Flows with Physics-informed Neural Networks
V. Parfenyev, M. Blumenau, I. Nikitin, JETP Letters 2024 Vol. 120 No. 8 P. 599–607
Obtaining system parameters and reconstructing the full flow state from limited velocity observations using conventional fluid dynamics solvers can be prohibitively expensive. Here we employ machine learning algorithms to overcome the challenge. As an example, we consider a moderately turbulent fluid flow, excited by a stationary force and described by a two-dimensional Navier–Stokes equation with ...
Добавлено: 4 ноября 2024 г.
Machine Learning. Special Issue of the ACML 2023
Бузаев Ф. А., Gao J., Чупров И. А. и др., Springer, 2023.
Добавлено: 20 января 2024 г.
Scaling transformation of the multimode nonlinear Schrödinger equation for physics-informed neural networks
Чупров И. А., Ефременко Д. С., Gao J. и др., / Series 2209 "[cs.NE]". 2022. No. 2209.14641.
Добавлено: 20 января 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору