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No.24-W4

カテゴリ	PPT資料
カテゴリ（英）	PPT slides 翻訳
著者	1) 池田公輔
著者（英）	1) Kosuke IKEDA
勤務先	1) アルテアエンジニアリング株式会社
勤務先（英）	1) Altair Engineering, Ltd.
抄録	微分方程式とDeep Learningを組み合わせた動的サロゲートモデル化手法であるromAIと、Geometric Deep Learningを用いて形状変更に対する高速性能予測を実現するphysicsAIについて紹介します。また、これらの手法をCFDに適用した事例についても解説します。
抄録（英）	This presentation introduces romAI, a dynamic surrogate modeling method that combines differential equations with deep learning, and physicsAI, which employs geometric deep learning for high-speed performance prediction under shape variations. Application examples in CFD will also be discussed. 翻訳

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例）X（スペース）Y →「XかつY（を含む）」

「AND」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“双方を含む”データが検索されます。また、「OR」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“いずれかを含む”データが検索されます。

例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。

例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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各項目後ろの「（）」内の数字は、その項目が含まれるデータの件数です。

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