matlab提取文件要素代码-dominant-balance:JLCallaham，JNKutz，BWBrunton和SLBr...

matlab提取文件要素代码 通过数据驱动的平衡模型学习主要的物理过程 有关数据驱动的优势余额分析的代码和详细信息。 该存储库应具有重现论文结果并开始探索其他系统中的主导平衡所需的一切。 该方法本质上使用了开箱即用的scikit-learn算法，因此该存储库没有单独的导入库。 只要满足以下要求，所有的Jupyter笔记本基本上都应该是独立的。 有关数据出处的详细信息，请参见本文的附录A，但是以下示例提供了笔记本： 1. Burgers方程 用于形成冲击的简单PDE模型。 由于等式仅包含三个术语，因此该笔记本的注释最重，最容易理解和可视化。 数据是用二阶有限差分求解器生成的 2. $ \ mathrm {Re} = 100 $圆柱唤醒 涡旋以中等的雷诺数流过圆柱体。 该笔记本还包括用于主导平衡程序的不确定性分析的演示。 使用光谱元素求解器通过直接数值模拟生成数据。 重新运行DNS所需的案例文件位于data文件夹中。 3.湍流边界层 本文的主要例子。 除了论文中的结果之外，笔记本还显示，已识别的平衡区域与两种缩放比例崩溃一致：层流区域的Blasius轮廓和粘性子层的壁坐标。 可从取得数据。