深度学习在计算流体力学中的应用教程

1、项目基础介绍与主要编程语言 本项目是由Andre Weiner创建并维护的一个开源项目，旨在为计算流体力学领域的学生和研究人员提供一个使用机器学习的教程。该项目包含了一系列的讲义、笔记本文档和练习，涵盖了从计算流体动力学的基础知识到机器学习高级应用的各个方面。主要使用的编程语言是Python，尤其是利用Jupyter Notebook进行交互式计算和可视化。

2、项目的核心功能 项目的核心功能是通过一系列的结构化课程内容，指导用户如何将机器学习技术应用于计算流体动力学（CFD）中。这包括但不限于以下内容：

• 介绍机器学习的基础知识及其在CFD中的应用。
• 使用代理模型进行离散和连续预测。
• 分析流场中的相干结构。
• 使用降阶模型来模拟流场。
• 实现流场最优开环控制。
• 使用深度强化学习进行闭环控制。

3、项目最近更新的功能 根据项目描述，最近更新的功能包括但不限于以下内容：

• 提供了一系列的练习，帮助学生通过实践加深对理论知识的理解。
• 更新了数据和代码，以便用户能够更容易地复现和扩展项目中的例子。
• 增加了一些新的notebooks，其中包括使用PyTorch进行端到端的机器学习项目。
• 改进了一些文档和说明，使得项目更易于上手和理解。

以上内容均为项目提供者根据当前技术发展进行的持续更新，以保持教程的实用性和时效性。