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Lagrangian操作员推断通过结构增强...
复杂的机械系统通常由于能量耗散机制，材料本构关系或几何/连通性机制中存在非线性而表现出强烈的非线性行为。这些系统的数值建模导致具有潜在拉格朗日结构的非线性全阶模型。这项工作提出了一种通过结构化的机器学习来增强Lagrangian运算符推理方法，以学习非线性机械系统的非线性降低阶模型（ROM）。这种两步方法首先通过拉格朗日操作员推断学习了最合适的线性拉格朗日ROM，然后提出了一种具有结构的机器学习方法，以学习减少空间中的非线性。所提出的方法可以完全从数据中学习具有结构性的非线性ROM，这与现有的操作员推理方法需要了解非线性术语的数学形式。从机器学习的角度来看，它通过提供知情的先验（即线性Lagrangian ROM结构）来加速培训结构的神经网络，并通过在减少空间上运行来降低网络培训的计算成本。该方法首先在两个模拟示例中证明：保守的非线性棒模型和具有非线性内部阻尼的二维非线性膜。最后，该方法在实验数据集中证明了该方法，该数据集由从圈接头束结构中获得的数字图像相关测量值组成，从中可以从中获得预测模型，该模型可以准确地捕获幅度依赖性频率和阻尼特性。数值结果表明，所提出的方法产生可概括的非线性ROM，这些ROM表现出有界的能量误差，可靠地捕获非线性特征，并在训练数据制度之外提供准确的长期预测。
来自拉格朗日的科里奥利力
在这个表达式中，A = dU/dt 是两个框架之间的相对加速度。最终的推论是，如果 A = 0，牛顿运动方程对于两个框架都是相同的（伽利略相对论）。但是，如果 (X, Y, Z) 是一个加速框架，就会出现一个虚拟的惯性力，它似乎会将物体“拉”向左（如果 A > 0）。这在我们日常生活中很常见，比如火车车厢、汽车、飞机等加速时，我们会感到被拉向后方。这种惯性力之所以得到“虚拟”的名称，是因为它们不是“真实”的力：它们不代表物理相互作用。然而，它们非常真实，因为非惯性框架中的物体可以感受到它们。惯性力的一个明显特征是它总是与运动物体的质量成正比。一种不是惯性的但恰好与质量成正比的力就是引力。这促使爱因斯坦研究引力是否实际上是某种惯性力。我们在他的广义相对论中证明了这一点。
海面上拉格朗日漂移模拟的深度学习
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要，包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等，2012]，研究Algae和Plankton Dynamics [Son等，2015]，或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外，对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等，2007； Botvynko等，2023]。尽管如此，在海面上产生逼真的轨迹，在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等，2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille，2017a]。然而，基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确，从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期记忆（LSTM）网络以及生成性模型，例如变异自动编码器（VAE）（VAES）或诸如捕获的捕获范围内的既定能力（GANS），表现出巨大的能力，表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等，2020，Jiang等，2019，Jenkins等，2023，Julka等，2021，Dan，2020年]。然而，只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams，2022]。由于上述局限性，本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架，称为漂移网，用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬，并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的，包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码，这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等，2023年]。在此表示形式中，该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的，这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。
通过增强的拉格朗日方法来变异泊松denoing
摘要。在本文中，我们通过在一组局部相似性措施上最小化促进平滑度的函数，以比较给定图像的平均值以及在大量子框上比较一些候选图像，从而确定了给定的嘈杂图像。相关的凸优化问题具有大量的约束，这些约束是由kullback-leibler差异引起的扩展实现功能引起的。另外，这些非线性约束可以被重新重新构成AFFINE，这使该模型看起来更加易于处理。用于对模型的两种公式的数值处理（即原始限制和具有限制的原始公式），我们提出了一种相当普遍的增强拉格朗日方法，能够处理大量约束。提供了一种独立的，无衍生的全球融合理论，可以扩展到其他问题类别。对于在我们建议的图像denoising模型的设置中解决所得子问题的解决方案，我们使用合适的随机梯度方法。为了比较配方和相关的增强拉格朗日方法，提出了几个数值实验的结果。
ALPS II – 自主拉格朗日平台和传感器
便携式设备是 2003 年第一次自主和拉格朗日平台和传感器 (ALPS) 会议的推动因素。这次会议是在 21 世纪初期举行的，当时有几种关于如何观察海洋的相互竞争的想法。当时的观测资源相对丰富，而且在千禧年左右进行了许多规划演习。21 世纪初期已经取得了许多成功，全球漂流者计划和 Argo 剖面浮标阵列正在进行中。水下滑翔机刚刚开始用于科学而不是工程测试。螺旋桨驱动的自主水下航行器 (AUV) 开始得到广泛使用。小型化趋势导致传感器可用于广泛的物理和生物地球化学变量。无论是有意还是无意，ALPS 会议预示着自主观测的快速增长，这从根本上改变了观测海洋学。
论具有增强拉格朗日约束处理的进化策略的不变性和线性收敛性
在数值约束优化的背景下，我们研究了通过增强拉格朗日方法处理约束的随机算法，特别是进化策略。在这些方法中，原始约束问题被转变为无约束问题，优化函数是增强拉格朗日，其参数在优化过程中进行调整。然而，使用增强拉格朗日会破坏进化策略的一个核心不变性，即对目标函数严格递增变换的不变性。尽管如此，我们形式化地认为，具有增强拉格朗日约束处理的进化策略应该保持对目标函数严格递增仿射变换和约束缩放的不变性——严格递增变换的一个子类。我们表明这种不变性对于这些算法的线性收敛非常重要，并表明这两个属性是如何联系在一起的。
ddm-lag：具有拉格朗日安全增强的自动驾驶汽车的基于扩散的决策模型
摘要 - 制作制作是自动驾驶汽车（AV）领域中的关键组成部分，在浏览自动驾驶的复杂性方面发挥了至关重要的作用。在数据驱动方法的不断发展的景观中，在复杂场景中提高决策绩效已成为一个著名的研究重点。尽管有相当大的进步，但目前的基于学习的决策方法仍具有改进的潜力，尤其是在政策表达和安全保证方面。为了应对这些挑战，我们介绍了DDM-LAG，这是一种扩散的决策模型，并以基于拉格朗日的安全性增强功能增强。这项工作认为自动驾驶中固有的顺序决策挑战是生成建模的问题，采用扩散模型作为吸收决策模式的媒介。我们为扩散模型介绍了混合政策更新策略，将行为克隆和Q学习的原理融合在一起，并制定了Actor-Citry-Clicer体系结构以促进更新。为了通过安全层增强模型的勘探过程，我们采用了基于拉格朗日放松的复杂政策优化技术，并采用了其他安全限制，以全面地完善政策学习努力。对我们提出的决策方法的经验评估是在一系列驾驶任务中进行的，这些任务的复杂性和环境环境不同。使用已建立的基线方法的比较分析阐明了我们的模型的出色性能，尤其是在安全性和整体功效的方面。
基于 OpenFOAM 的 3D 欧拉/拉格朗日飞机结冰模拟求解器的开发
摘要：在开源 CFD 工具箱 OpenFOAM 中开发了 3D 结冰模拟代码。采用混合笛卡尔/贴体网格划分方法来生成复杂冰形周围的高质量网格。求解稳态 3D 雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS) 方程以提供绕翼的集合平均流动。考虑到液滴尺寸分布的多尺度特性，更重要的是为了表示过冷大液滴 (SLD) 不太均匀的特性，实现了两种液滴跟踪方法：为了提高效率，采用欧拉方法跟踪小尺寸液滴（50 µ m 以下）；采用随机采样的拉格朗日方法跟踪大液滴（50 µ m 以上）；在虚拟表面网格上求解表面溢流的传热；通过 Myers 模型估计冰积聚；最后，通过时间推进预测最终的冰形。由于实验数据有限，分别使用欧拉法和拉格朗日法对二维几何的三维模拟进行验证。事实证明，该代码在预测冰形方面是可行的，并且足够准确。最后，给出了 M6 机翼的结冰模拟结果，以说明完整的三维功能。
直接的雅各布总数拉格朗日显式动力学有限元算法 -
𝑡2）𝐠̂ 𝐠̂𝑡𝑡𝑡𝐠̂（34）注意1：𝐼̅1=𝐽 -2/3𝐼1，𝐼2=𝐽 -4/3𝐼2，𝐼 -2，𝐼4= 4 =𝐽 -2/3--𝐽 -2/3 - 4，3𝐼4，𝐼5= 5 = 5 = 5 = 5 =𝐽 -4/3--4/3 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 𝐽-4/3𝐼7。注2：𝐦1，𝐦4和𝐦6是恒定的时间不变的向量，𝐌2，𝐌5和𝐌7是恒定的时间不变矩阵（请参阅附录C）。可以预先计算它们。
在海洋集合模拟中量化拉格朗日粒子分散的变异性：信息理论方法
1 Utrecht University, Institute for Marine and Atmospheric Research, Princetonplein 5, 3584 CC Utrecht, Netherlands 2 Mediterranean Institute of Advanced Studies (IMEDEA, UIB-CSIC), Esporles, Spain 3 Utrecht University, Debye Institute for Nanomaterials Science & Institute for Sustainable and Circular Chemistry, Inorganic Chemistry and Catalysis,荷兰荷兰UTRECHT USITEITITITSWEG 99，3584 CG UTRECHT，GRENOBLE ALPES，CNRS，INRAE，IRD，IRD，GRENOBLE INP，INP INP，INTITUT desgésosciencesde l'evournornement（Ige）